Forschung

Kooperationen

Für Unternehmen gibt es damit zahlreiche Möglichkeiten Forschungs- und Entwicklungsprojekte im Bereich der Energietechnik umzusetzen: Von der Energieerzeugung über die Energiespeicherung und -verteilung bis hin zur Energienanwendung. Viele Arbeiten sind experimentell ausgerichtet und werden durch numerische Methoden unterstützt. Ergänzt werden diese Arbeiten oft durch Feldstudien und Monitoringkampagnen an Komponenten oder Systemen im laufenden Betrieb und unter Nutzungsbedingungen.

Direkte FuE-Aufträge bieten sich häufig innerhalb der Produktentwicklung mit kürzeren Projektlaufzeiten an: Beratung, Gutachten und Studien. Messtechnische Untersuchungen zur Schwachstellenanalyse und Produktcharakterisierung. Modellbasierte und numerische Auswertungen für Optimierungspotenziale.

Ko­ope­ra­ti­onsprojekte mit weiteren Unternehmen und anderen Forschungseinrichtungen bieten sich für mehrjährige, komplexe Fragestellungen mit einem höheren Forschungsanteil an: Labormessungen, Feldstudien, Monitoringkampagnen, Systementwicklung und umfangreiche numerische Simulationen.

Ausstattung

Das Institut für nachhaltige Energiesysteme ist am Regionalen Innovationszentrum für Energietechnik (RIZ Energie) am Hauptcampus Offenburg angesiedelt. Das Forschungsgebäude verfügt neben modernen Büros für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter über ein Technikum mit einer Fläche von rund 900 m². Das Technikum bietet Platz für Großgeräte, Prüfstände und größere Laboreinheiten für die am INES untersuchten Forschungsthemen.

Forschungsprojekte

Titel Sicherer Machine Learning Lifecycle
Kurzname SMILE4KMU
Kurzbeschreibung Eigenständige Ziele des Teilprojekts der HSO sind: • Eine Analyse von KMU spezifischen Anforderungen eines sicheren Lebenszyklus • Design und technische Umsetzung einer sicheren Trainingsinfrastruktur: o Schutz vor Data Poisoning und Manipulation der Trainingsumgebung o Schutz der Trainingsdaten, Trainingsumgebung und Trainingsparameter o Schutz der trainierten Modelle • Erstellung eines unterstützenden Prozessmodells. • Integration der Komponenten der Projektpartner • Validierung der Szenarien • Verifikation der technischen Komponenten
Jahr der Einwerbung 2023
Laufzeit Beginn 01.08.2023
Laufzeit Ende 31.07.2026
Projektleitung Schaad, Andreas, Prof. Dr.
Fakultät M
Institut IMLA
Drittmittelgeber öffentlich BMBF
Titel Sicherer Machine Learning Lifecycle
Kurzname SMILE4KMU
Kurzbeschreibung Eigenständige Ziele des Teilprojekts der HSO sind: • Eine Analyse von KMU spezifischen Anforderungen eines sicheren Lebenszyklus • Design und technische Umsetzung einer sicheren Trainingsinfrastruktur: o Schutz vor Data Poisoning und Manipulation der Trainingsumgebung o Schutz der Trainingsdaten, Trainingsumgebung und Trainingsparameter o Schutz der trainierten Modelle • Erstellung eines unterstützenden Prozessmodells. • Integration der Komponenten der Projektpartner • Validierung der Szenarien • Verifikation der technischen Komponenten
Jahr der Einwerbung 2023
Laufzeit Beginn 01.08.2023
Laufzeit Ende 31.07.2026
Projektleitung Schaad, Andreas, Prof. Dr.
Fakultät M
Institut IMLA
Drittmittelgeber öffentlich BMBF

Publikationen

Seit Gründung des INES im Jahr 2012 werden jedes Jahr zahlreiche Publikationen aus allen Forschungsgruppen veröffentlicht. Die Liste der Veröffentlichungen finden Sie auf dem OPUS Hochschulschriftenserver der Hochschule Offenburg. Klicken Sie dafür einfach hier.