Mehr Sicherheit für sensible Daten: EU-Projekt PRISMACLOUD zieht erfolgreiche Schlussbilanz

Pressemeldung der Universität Passau vom 24.07.2018

Zweimal mit dem schwarzen Filzstift drüber und dann durch den Kopierer lassen: So stellte man früher sicher, dass ein Dokument nur noch an den gewünschten Stellen lesbar war. Wissenschaftler des Lehrstuhls für IT-Sicherheit an der Universität Passau haben im EU-Forschungsprojekt PRISMACLOUD erfolgreich neuartige kryptographische Methoden eingesetzt, um für mehr Sicherheit und Datenschutz für Nutzerinnen und Nutzer der Cloud zu sorgen – u. a. durch eine Form der digitalen Schwärzung, die sensible Daten zukünftig deutlich sicherer macht.

„PRISMACLOUD erarbeitet ein Portfolio neuartiger Cloud Services, um die nötige Sicherheit sensibler Daten in der Cloud mit kryptographischen Verfahren zu erhöhen“, so Projektleiter Prof. Dr. Joachim Posegga, Inhaber des Lehrstuhls für IT-Sicherheit an der Universität Passau.

Im Fokus: Sicherung von Gesundheitsdaten

An der Universität Passau lag der wissenschaftliche Fokus auf der Sicherung von Gesundheitsdaten gegen unerkannte unerlaubte Änderung (Schutz der Integrität). Für Patientinnen und Patienten ist alleine schon die Frage, wer Daten über medizinische Behandlungen in welchem Maße einsehen und verwenden können soll, sehr sensibel: „Der Krankenkasse möchte man die Behandlung belegen, aber nicht unbedingt deren Ergebnisse. In anderen Situationen kann es wichtig sein, dass die Echtheit der Daten zweifelsfrei beweisbar ist. Und ganz sicher wollen Patienten nicht riskieren, dass Drittanbieter, welche die Daten verwalten, in irgendeiner Weise Eingriffe vornehmen können“, erklärt Henrich C. Pöhls, der den Schwerpunktbereich zur Entwicklung sicherer Cloud-Services innerhalb des international besetzten Forschungsprojektes koordiniert hat.

Rechenfehler der Cloud werden sofort erkennbar

Der Fokus von PRISMACLOUD liegt daher auf kryptographischen Methoden zur Erhöhung der Sicherheit und der Privatsphäre für Cloud-Nutzerinnen und -Nutzer, sowie auf der Umsetzung dieser Methoden in der Software. Dabei wurde durch das sogenannte „verifiable computing“ erreicht, dass das Ergebnis einer korrekten statistischen Berechnung aus zuvor signierten Eingangswerten auch eine prüfbare digitale Signatur trägt. Diese Signatur erlaubt, dass die Korrektheit der statistischen Berechnung stets geprüft werden kann. „Rechenfehler der Cloud fallen damit sofort auf und der Arzt oder Cloud-Kunde kann sich umgehend beschweren“, so Pöhls.

Schwärzen ja – aber die Signatur bleibt erhalten

Des Weiteren ermöglicht PRISMACLOUD, abermals über die praktische Implementierung geeigneter Kryptographie in modernen Cloud-Services, integritäts-gesicherte Dokumente nachträglich so zu „schwärzen“, das gewisse Bereiche von signierten Gesundheitsdaten hinterher unwiederbringlich gelöscht sind. Dennoch behält die digitale Signatur für die restlichen Daten ihre Gültigkeit. Dies wird durch sogenannte „editierbare Signaturen“ („redactable signatures“) bewerkstelligt, deren Einsatzmöglichkeiten, kryptographische Feinheiten und rechtliche Relevanz am Lehrstuhl für IT-Sicherheit von Henrich C. Pöhls erforscht werden.

Sichere Cloud benötigt Zusammenarbeit unterschiedlicher Expertinnen und Experten

Der Projektbeitrag der Universität koordinierte zugleich auch die Interaktion zwischen Expertinnen und Experten aus den drei beteiligten – zum Teil recht unterschiedlichen – Disziplinen: Kryptographie, Software-Entwicklung und Anwendungs-Experten. „Erst wenn diese drei Gruppen eine gemeinsame Sprache sprechen und koordiniert zusammenarbeiten, fördert dies den schnellen und sicheren Einsatz auch modernster kryptographischer Verfahren in der Praxis“, fasst Henrich C. Pöhls den Lösungsansatz von PRISMACLOUD zur Entwicklung sicherer Cloud-Services zusammen. Er koordinierte hierzu die Zusammenarbeit der internationalen Experten aus Industrie und akademischer Forschung und entwickelte hierfür geeignete Kommunikationsstrategien und -hilfsmittel.

Die EU förderte PRISMACLOUD von 2015-2018 mit rund acht Millionen Euro aus dem 8. Forschungsrahmenprogramm HORIZON 2020 (Vereinbarung Nr. 644962), zudem erhielt PRISMACLOUD rund 500.000 Euro Fördermittel von SERI-Swiss State Secretariat for Education. Die Gesamtprojektleitung hat das Austrian Institute of Technology inne. (Katrina Jordan)

Externer Link: www.uni-passau.de

Erweiterte Realität hilft beim Bauen von Flugzeugtanks

Presseinformation des KIT (Karlsruher Institut für Technologie) vom 13.06.2018

Forscherinnen und Forscher des KIT entwickeln ein Assistenzsystem, welches Technikerinnen und Technikern das Fertigen und Warten enger Flugzeugtanks erleichtert

Durch eine fremde Stadt laufen und sich eine Wegbeschreibung oder Simulationen nicht mehr vorhandener Gebäude anzeigen lassen: In der Augmented Reality oder erweiterten Realität vermischen sich virtuelle Inhalte und „echte“ Welt. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) entwickeln auf Basis dieser Technologie ein Assistenzsystem, das Technikerinnen und Techniker beim Fertigen und Warten von Flugzeugtanks unterstützt. Das System wird gerade in der Industrie erprobt.

Bei Augmented-Reality-Anwendungen (AR) liefern ein Tablet, Smartphone oder eine spezielle Videobrille, auch Head-Mounted Display genannt, zusätzliche Informationen zur Realität. Virtuelle Inhalte vermischen sich auf dem Display mit der echten Welt. Zu den bekanntesten AR-Anwendungen zählt das Spiel Pokémon GO, eine virtuelle Jagd nach virtuellen Wesen, die an allen erdenklichen realen Orten „auftauchen“. Aber auch in der Industrie gewinnt die Technik immer mehr an Bedeutung: „Wir entwickeln eine Software, die dabei hilft, Flugzeugtanks zu bauen und zu warten. Sie soll die Flexibilität der Mitarbeiter erhöhen, den Arbeitsablauf beschleunigen und die Prozesse vernetzen und optimieren“, sagt Christian Tesch vom Institut für Anthropomatik und Robotik des KIT, Lehrstuhl für Intelligente Sensor-Aktor-Systeme (ISAS, Leitung Prof. Uwe D. Hanebeck). Viele Verkehrsflugzeuge sind zunächst nicht für lange Flüge ausgerüstet, der Treibstofftank ist zu klein. Damit sie dennoch lange Strecken zurücklegen können, werden zusätzliche Tanks benötigt, die regelmäßig gewartet werden müssen. Dazu müssen die Technikerinnen und Techniker bislang durch eine kleine Öffnung in die Tanks einsteigen. Bei der Montage von Bauteilen benötigen sie oft jedoch beide Hände, doch gerade neue Arbeitskräfte brauchen gleichzeitig auch eine Bauanleitung.

„Die Augmented-Reality-Brille – momentan nutzen wir die HoloLens von Microsoft – zeigt die zu erledigenden Arbeitsschritte im Sichtfeld der Techniker an, die so die Hände frei haben, um Bauteile anzubringen oder zu reparieren“, so Tesch. Die Brille ist mit Kameras ausgestattet. Über diese scannt der Nutzer vorab spezielle Marker am Tank, die beispielsweise den genauen Standort und die Größe des Tanks an die Brille übermitteln. Auf den „echten“ Tank wird dann ein transparentes 3-D-Computermodell vom Inneren des Tanks projiziert – so können Techniker auch von außerhalb in den geschlossenen Tank blicken, die Konstruktion im Detail nachvollziehen und sich Schritt für Schritt anleiten lassen, wie etwa ein Rohr zu montieren ist. Außerdem zeigt die Brille anhand eingeblendeter Markierungen auf dem Boden an, wo im Lagerraum die benötigten Bauteile zu finden sind. Dieses erkennt die Brille ebenfalls anhand vorab eingelernter Marker. „Wir vernetzen das eigentliche Arbeiten am Tank mit der Lokalisierung von Objekten und können so ein Gesamtkonzept erstellen“, sagt Tesch.

Alle für dieses Konzept erforderlichen Berechnungen finden direkt in der Brille statt. Zusätzliche Informationen über den Tankzustand, den Arbeitsfortschritt oder den Lagerbestand der Bauteile erhält sie über eine externe Datenbank, sodass die Nutzer immer auf dem aktuellsten Stand sind. Über Gesten- und Sprachsteuerung können sie die AR-Brille bedienen.

Die Forscher entwickeln das System nicht nur für AR-Brillen: „Viele Menschen besitzen heute ein Smartphone oder ein Tablet; auch in den Berufsalltag sind diese Geräte längst fest integriert. Deshalb soll unsere Software in Zukunft auch mit handelsüblichen Smartphones funktionieren“, sagt Dr. Antonio Zea, der am Institut für Anthropomatik und Robotik die Entwicklung der Software für mobile Endgeräte betreut. In den nächsten Jahren werde sich vermutlich auch die Hardware für AR-Anwendungen noch weiter verbessern, die AR-Brillen könnten kleiner und erschwinglicher und damit noch vielfältiger einsetzbar werden.

Das KIT kooperiert in dem Projekt mit der Firma PFW Aerospace GmbH. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler können so die Software unter realen Bedingungen testen und verbessern. Bis Anfang 2019 wollen sie diese einsatzbereit machen. (swi)

Externer Link: www.kit.edu

Multiresistente Erreger schnell identifizieren

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 01.06.2018

Diagnostizieren Ärzte bei einem Patienten eine Blutvergiftung, so erhält er sofort ein Breitbandantibiotikum. Doch oftmals wirkt das Medikament nicht. Multiresistente Erreger sind häufig der Grund dafür, dass eine Sepsis eskaliert und der Betroffene stirbt. Bislang dauert die Untersuchung auf Antibiotika-resistenzen mehrere Tage. Im Projekt PathoSept entwickeln Fraunhofer-Forschende gemeinsam mit Partnern ein modulares Komplettsystem, mit dem sich die Zeitspanne, um den Erreger zu identifizieren, auf neun Stunden verkürzen lässt.

Infektionen mit multiresistenten Erregern gehören laut WHO zu einer der größten Bedrohungen der Gesundheit. Vor allem in Krankenhäusern sind diese Keime auf dem Vormarsch. Eine der schwersten Infektionen ist die Blutvergiftung. In Deutschland sterben jährlich mehr als 56 000 Menschen an einer Sepsis. Wer daran erkrankt, muss so schnell wie möglich behandelt werden, jede Stunde zählt. Doch das verabreichte Breitbandantibiotikum wirkt oftmals nicht, da die Bakterien resistent gegen das ver-abreichte Medikament sind. Derzeit kann die Zeitspanne zwischen Verdachtsdiagnose und zielgerichteter Therapie bis zu fünf Tage dauern. Das Problem: Die Diagnostik von resistenten Bakterien beruht auf zeitaufwändigen Kulturverfahren, bei denen nach der Blutentnahme Bakterien vermehrt werden müssen, bevor die Analyse starten kann.

Zielgerichtete Therapie nach neun Stunden einleiten

Ein neues modulares System soll diese Dauer erheblich verkürzen. Erste erfolgreiche Tests belegen, dass Ärzte künftig bereits nach neun Stunden eine zielgerichtete Therapie einleiten können, da sich sowohl das die Infektion auslösende Bakterium sowie jenes Antibiotikum identifizieren lassen, das dagegen wirkt. Im Projekt PathoSept entwickeln Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Informationstechnik FIT gemeinsam mit Partnern einen Chip, auf dem sich das Wachstumsverhalten von Bakterien unter dem Einfluss von Antibiotika analysieren lässt. Die Besonderheit: Die Projektpartner kombinieren verschiedene Verfahren, um die Dauer der Analyse zu minimieren und gleichzeitig die Kosteneffizienz zu meistern. »Aufgrund der phänotypischen und genotypischen Variabilität ist heutzutage kein einzelnes diagnostisches Verfahren in der Lage, durchweg verlässliche Ergebnisse zu liefern«, sagt Fouad Bitti, Wissenschaftler am Fraunhofer FIT.

Das System, mit dem sich multiresistente Keime detektieren lassen, besteht aus vier Modulen: Neben einem Anzuchtmodul zur kontrollierten Vermehrung von Erregern umfasst es Protokolle zum Separieren der Erreger sowie hochsensitive Assays, mit denen die Erreger per qPCR identifiziert werden – einer Vervielfältigungsmethode für Nukleinsäuren, die auf dem Prinzip der herkömmlichen Polymerase-Kettenreaktion (PCR) basiert. Herzstück des Systems ist ein Wachstumsmonitor zur schnellen Quantifizierung der Resistenzen, eine Entwicklung des Fraunhofer FIT. Auch das Anzuchtmodul wurde von den Forschenden am FIT entwickelt.

Software-unterstützte Resistenzdiagnostik

Im Projekt PathoSept werden die Erreger im Anzuchtmodul auf eine kritische Menge vermehrt und anschließend in 96 Töpfchen mit Antibiotikum und Nährmedium gegeben. Der Wachstumsmonitor samt nötiger Analyse-Software beobachtet und dokumentiert in Echtzeit, wie sich die Erreger entwickeln. Algorithmen werten die aufgenommenen Bilder der Bakterien aus und extrapolieren die Wachstumskurve. So lässt sich bereits nach einigen Stunden ermitteln, ob das jeweils eingesetzte Medikament wirkt oder ob die Bakterien dagegen resistent sind und sich ausbreiten. Der Wachstumsmonitor berechnet mit seiner flexibel integrierbaren Software, wie sich die Erreger längerfristig entwickeln werden. Dabei analysiert das Programm sowohl die Größe des Bakterienteppichs – woraus man eins zu eins auf die Anzahl der Bakterien schließen kann – als auch das Verhältnis von lebenden zu abgetöteten Keimen. Die Forscher erhalten somit den Hinweis, welches Antibiotikum die Erreger am schnellsten abtötet, welche Konzentrationen erforderlich sind und welches Bakterium Resistenzen ausgebildet hat. »Damit ist eine gezielte Therapie möglich – ein großer Vorteil, wenn man bedenkt, dass Ärzte derzeit einen Cocktail an Antibiotika verabreichen, in der Hoffnung, dass eines davon wirkt«, so Bitti.

Das System in Form eines Benchtop-Geräts eignet sich für den Einsatz in allen medizinischen Laboren. Aufgrund seiner Standardprotokolle und -schnittstellen lässt es sich problemlos in bestehende Systeme integrieren. Der Wachstumsmonitor befindet sich zur klinischen Testung in den Unikliniken Aachen und Bonn. Nach der Evaluation wird ein erster Demonstrator konstruiert. Auch das Anzuchtmodul wird derzeit klinisch getestet. »Mit unserem modularen diagnostischen Komplettsystem werden wir künftig die Sterberate von Patienten mit einer Sepsis deutlich verringern können«, sagt Bitti.

Externer Link: www.fraunhofer.de

Mathepuzzle für bessere Materialausnutzung

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 02.05.2018

Unternehmen, die Stahl verarbeiten, benötigen meist individuell zugeschnittene Stahlstangen, um ihre Produkte herzustellen. Stahlhändler stehen dadurch vor der Herausforderung, die kundenspezifischen Wünsche zu erfüllen und gleichzeitig möglichst wenig Schrott zu produzieren. Das heißt, sie müssen den Lagerbestand möglichst materialeffizient aufteilen. Forschende des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI haben eine Software entwickelt, die dieses Problem adressiert, den anfallenden Schrott minimiert und so die Materialausnutzung optimiert.

Stahl ist ein vielseitigster Werkstoff und wird für die Herstellung unzähliger Produkte eingesetzt – vom Küchenmesser über Stahlbeton bis hin zur Flugzeugturbine und zum Ozeanriesen. Jahr für Jahr werden weit über eine Milliarde Tonnen des metallischen Werkstoffs produziert und verarbeitet. Von der Herstellung bis zum fertigen Produkt ist es jedoch eine lange Reise, bei der jährlich mehrere 100 Millionen Tonnen Schrott anfallen. So schneiden zum Beispiel Stahlhändler ihre standardisierten Stahlstangen genau auf die kundenspezifischen Längen zu – ein Vorgang, bei dem eine Menge Schrott entsteht. Die Herausforderung ist es daher, die Schnitte so zu setzen, dass aus dem Lagerbestand möglichst viele verwendbare Stangen geschnitten werden können. Frühere Lösungen für diese Herausforderung waren oft wenig befriedigend. Doch Experten des Fraunhofer SCAI in Sankt Augustin haben mit einer selbst entwickelten Software, dem »AutoBarSizer«, eine Lösung vorgelegt, die den anfallenden Schrott deutlich reduziert, eine sehr gute Materialausnutzung erbringt und dadurch die Kosten für den Stahlhändler merklich senkt.

Merkliche Effizienzsteigerung

»Unsere Software errechnet Schnittpläne, die auf den Stangen im Lager des Händlers beruhen und sowohl neue Stangen mit Standardlänge als auch die unterschiedlich langen Restbestände miteinbeziehen«, erklärt Thomas Weyd vom Fraunhofer SCAI. »In einem Pilotprojekt konnten wir so die Materialausnutzung um sieben Prozentpunkte erhöhen und den Restlagerbestand um 25 Prozent reduzieren.« Bei den großen Mengen an Stahl, die umgesetzt werden, rechnet sich diese Effizienzsteigerung schnell. Ein Beispiel: Bei einem Stahlpreis von 500 Euro pro Tonne und einem Verarbeitungsvolumen von 50 Tonnen am Tag kann der Stahlhändler bei einer Verbesserung um nur einen Prozentpunkt bereits 5000 Euro im Monat einsparen.

Die Software lässt sich genau an die jeweiligen Gegebenheiten anpassen. Dabei lassen sich nicht nur Parameter wie die Maschineneigenschaften einstellen. Auch ab wann ein Schnittrest weiterverwendet oder verschrottet werden soll, lässt sich festlegen. Darüber hinaus kann »AutoBarSizer« bei der Berechnung des optimalen Schnittplans auf die Daten des Lagers und des Restebestands zugreifen. Basierend auf diesen Faktoren kann der Verantwortliche mit dem Programm verschiedene Schnittpläne mit unterschiedlichen Schwerpunkten erstellen. Beispielsweise einen Schnittplan, bei dem möglichst wenig Schrott anfällt und einen, bei dem möglichst viele Restbestände aufgebraucht werden. Der Händler kann so wahlweise materialsparend arbeiten, das Restelager optimieren oder eine Kombination aus den verschiedenen Varianten wählen.

Algorithmisch optimierter Schnittplan

Basierend auf dem Materialbestand berechnet der Algorithmus des Fraunhofer SCAI sehr gute und häufig beweisbar optimale Ergebnisse. »Das mathematische Grundproblem ist bereits gut erforscht«, sagt Weyd vom Fraunhofer SCAI. »Die Herausforderung, die wir mit »AutoBarSizer« gelöst haben, lag in den alltäglichen Nebenbedingungen. Vor allem Gehrungsschnitte sind eine echte Herausforderung: Bei einem geraden Schnitt ist das Ganze in erster Linie eine Frage der Anordnung. Beim Gehrungsschnitt sind einige zusätzliche Parameter zu beachten.« So müssen zum Beispiel Abstände bei inkompatiblen Gehrungswinkeln mit einberechnet werden. Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, die Stange zu drehen, die Winkel zu tauschen oder zu spiegeln. Die Software des Fraunhofer SCAI bildet diese Faktoren nicht nur mathematisch ab, sondern schlägt auch effiziente Lösungen vor, die Material, Kosten und Zeit sparen.

Mit »AutoBarSizer« haben die Experten des Fraunhofer SCAI verschiedene Fragestellungen gelöst, die bei der Planung in Walzwerken und bei Stahlhändlern, aber ebenso in der holzverarbeitenden Industrie sowie bei Herstellern und Verarbeitern von Leisten aller Art auftreten.

Externer Link: www.fraunhofer.de

Die digitale Penicillin-Produktion

Presseaussendung der TU Wien vom 26.03.2018

TU Wien und Sandoz GmbH gelang es, das komplexe Wachstumsverhalten der Organismen in der Penicillin-Produktion am Computer in Echtzeit zu simulieren. Dadurch lässt sich der Herstellungsprozess nun viel besser kontrollieren.

Seit Jahrtausenden macht man sich Mikroorganismen zu Nutze, um chemische Reaktionen ablaufen zu lassen – etwa beim Bierbrauen. Biochemische Verfahren sind allerdings recht kompliziert. Viele Reaktionen laufen gleichzeitig ab und beeinflussen einander, zahlreiche Parameter spielen eine Rolle, nicht alle von ihnen kann man direkt messen.

An der TU Wien arbeitet man daran, solche Prozesse trotz aller Schwierigkeiten im Detail zu untersuchen. In Kooperation mit dem Pharma-Hersteller Sandoz hat man nun einen Penicillin-Herstellungsprozess analysiert und am Computer umfassend nachgebildet. So gelingt es, auch Parameter zu ermitteln, die gar nicht direkt gemessen werden können. Die Erkenntnisse daraus werden von Sandoz nun genutzt, um permanent einen vollständigen Überblick über die Abläufe im Bioreaktor zu bewahren und für optimale Qualität zu sorgen.

Fundiertes Wissen statt Black Box

Manche chemische Reaktionen sind ganz einfach zu durchschauen: Wenn man Wasserstoff mit Sauerstoff verbrennt, entsteht Wasser – auf eindeutig vorhersagbare Weise, in exakt vorherberechenbarer Menge. Doch wie berechnet man, mit welcher Geschwindigkeit ein Pilz unter den sich ständig ändernden Bedingungen im Bioreaktor wächst und produziert?

„Lange Zeit betrachtete man solche Prozesse als Black Box, die man nicht wirklich verstehen kann, die man nur mit viel Erfahrung gut zu nutzen lernt“, sagt Prof. Christoph Herwig, der am Institut für Verfahrenstechnik, Umwelttechnik und technische Biowissenschaften der TU Wien die Forschungsgruppe für Bioprozess-Technologie leitet. „Unser Ansatz ist ein anderer: Wir wollen die chemischen Abläufe in einem Bioreaktor im Detail analysieren und die Gleichungen aufstellen, die diese Abläufe beschreiben.“ So entsteht ein mathematisches Modell, das die Abläufe im Bioreaktor genau abbildet.

„Viele Parameter, die für den Ablauf des Prozesses wichtig sind, kann man gar nicht direkt messen, etwa die Wachstumsrate der Mikroorganismen“, erklärt Julian Kager, der im Rahmen seiner Dissertation mit der Sandoz GmbH zusammenarbeitet. „Genau deshalb ist ein umfassendes mathematisches Modell so nützlich: Wir verwenden die Daten, die beim Herstellprozess in Echtzeit zugänglich sind – etwa die Konzentrationen verschiedener Substanzen im Bioreaktor, und nutzen unser Modell, um am Computer auszurechnen, in welchem Zustand sich der Prozess aktuell aller Wahrscheinlichkeit nach befindet.“ Die Parameter, die man nicht messen kann, lassen sich somit berechnen.

Das Rechenmodell kann dazu verwendet werden die Nährstoffversorgung der kultivierten Zellen während des laufenden Prozesses optimal einzustellen.

So kompliziert und vielschichtig wie der Bioprozess selbst ist auch das Gleichungssystem, das ihn mathematisch beschreibt. „Das Gleichungssystem beschreibt ein nichtlineares dynamisches System. Winzige Variationen der Anfangsbedingungen können große Auswirkungen haben“, erklärt Kager. „Daher kann man auch nicht einfach per Hand eine Lösung ausrechnen, man muss relativ aufwändige Computersimulationen durchführen, um das System zu beschreiben.“

Die Rechenmodelle und die Algorithmen, die an der TU Wien entwickelt wurden, wendet die Sandoz GmbH nun für ihren Penicillin-Herstellungsprozess an. „Wir freuen uns sehr, dass unsere Grundlagenforschung so rasch den Weg in die industrielle Anwendung gefunden hat, und dass unser Ansatz des biochemischen Modellierens nun dabei hilft, eine automatisierte Regelung des pharmazeutischen Produktionsprozesses zu ermöglichen“, sagt Julian Kager. (Florian Aigner)

Originalpublikation:
J. Kager, C. Herwig, I. Stelzer, Chemical Engineering Science 177, 234 (2018).

Externer Link: www.tuwien.ac.at