Mit Beginn des Semesters ist das Lehrangebot für die Studierenden des Masterstudiums E-PiCo in Kiel gestartet. Für die Masterstudierenden ist das bereits das zweite Semester. Wir heißen alle Neuankömmlinge hier in Kiel herzlich willkommen.

Der viersemestrige, englischsprachige Masterstudiengang E-PiCo wird gemeinsam von einem Konsortium der Partnerhochschulen École Centrale de Nantes (Frankreich), Università degli Studi dell'Aquila (Italien), University Politehnica of Bucharest (Rumänien) und der CAU angeboten. Er richtet sich an Bachelorabsolventinnen und -absolventen der Elektrotechnik oder einer ähnlichen Fachrichtung und umfasst unter anderem Lade- und Leistungs­optimierung, Energie­management, Batterie­lebens­zyklus, Leistungs­elektronik, mathematische System­modellierung und Simulation, Regelungs- und Automatisierungs­technik, Optimierung. Verschiedene technologische Spezialisierungen der Partnerhochschulen und internationale Industriepartner aus den Bereichen Automobil, Luftfahrt, Logistik oder Transport ergänzen das Programm.

Die Forschungsministerin freut sich, dass das europäische AI-NET-Projekt (AI-NET kürzt den englischen Begriff "Accelerating Digital Transformation in Europe by Intelligent NETwork Automation" ab) nun beginnt. Prof. Pachnicke und sein Lehrstuhl sind bei dem Großprojekt im Rahmen der Erforschung von sog. resilienten optischen Netzstrukturen mit dabei (Details).

Ministerin Karliczek sagte hierzu: "Ich freue mich, dass das europäischen Projekt AI-NET nun beginnt, das Potenzial der Künstlichen Intelligenz für die Automatisierung der Steuerung von Hochleistungsnetzen zu erforschen, um den Netzbetrieb garantieren, den Ressourcenverbrauch optimieren und Dienste flexibel konfigurieren zu können. Die drei deutschen Projektsäulen werden hierzu einen wichtigen Beitrag leisten. Das Bundes­forschungs­ministerium fördert diese mit rund 36 Millionen Euro für jeweils drei Jahre."

An der TF entsteht derzeit zum einen ein neues Hörsaalgebäude und zum anderen das Zentrum für vernetzte Sensorsysteme. Da pandemiebedingt derzeit nur wenige Personen an der Fakultät sind, zeigen wir hier einmal ein kurzes Video vom aktuellen Bauzustand. Im Bereich hinter dem Gebäude D entsteht gerade eine sog. Baustraße, damit die entsprechenden Baumaterialien gut an die Fakultät gebracht werden können. Dahinter wird das neue Hörsaalgebäude entstehen. Das Zentrum für vernetzte Sensorsystem wird in der Nähe des Gebäudes B sein neues Zuhause finden. Es ist schön zu sehen, dass es bisher mit dem Bau gut vorangeht.

Foto: FH Kiel / Matthias Pilch

Prof. Dr. Sabah Badri-Höher, Zweitmitglied der Technischen Fakultät der CAU, erhält den angesehenen Innovationspreis 2021 der Landeshauptstadt Kiel. Dieser Preis wird alle zwei Jahre verliehen.

Professorin Dr. Sabah Badri-Höher ist Physikerin und Ingenieurin mit dem Schwerpunkt Elektrotechnik und Informationstechnik. Seit zwölf Jahren leitet Sie die Arbeitsgruppe Digitale Signalverarbeitung an der Fachhochschule Kiel im Fachbereich Informatik und Elektrotechnik. Ihr Studium in Casablanca und Paderborn führte sie zunächst ans Fraunhofer Institut für Integrierte Schaltungen in Erlangen sowie an die Hochschulen in Bremen und Oldenburg, bevor sie 2009 den Ruf an die FH annahm. An der Technischen Fakultät der CAU hält Sie regelmäßig eine Vorlesung zum Thema Unterwassertechniken. Mit zahlreichen Projekten gelang es ihr, die Unterwasser-Informationstechnik in Kiel aufzubauen und ihr internationale Sichtbarkeit zu verschaffen. Die autonomen Unterwasserroboter (AUV), die Frau Prof. Badri-Höher mit ihrem Team entwickelt, können in Zukunft beispielsweise zur Inspektion und Wartung von Offshore-Windparks eingesetzt oder als AUV-Schwarm im Flach- und Tiefwasser verwendet werden.

Am 26. Februar wurde die 71. Sitzung der ITG-Fachgruppe "Signalverarbeitung und maschinelles Lernen" von der Wehrtechnischen Dienststelle für Schiffe und Marinewaffen, Maritime Technologie und Forschung (WTD 71) durch Dr. Uwe Kretschmer und Dr. Jan Abshagen gemeinsam mit der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (Prof. Schmidt) ausgerichtet. Fokus der Sitzung waren Anwendungen aus dem maritimen Bereich der Signalverarbeitung, der Messtechnik und des maschinellen Lernens, wobei mit insgesamt sechs Vorträgen rund um Neuentwicklungen im Bereich von SONAR-Systemen ein Schwerpunkt gesetzt wurde. Pandemiebedingt wurde die Sitzung online durchgeführt. Alles in allem hat alles gut funktioniert und es wurden zur 71. Sitzung erstmals auch Studierende zugelassen. Eine der studentischen Teilnehmerinnen, Karoline Seidel, sagte im Anschluss an die Sitzung: „Ich habe am ITG-Fachgruppentreffen teilgenommen, da ich gerade meine Abschlussarbeit im Bereich der Unterwassersignalverarbeitung schreibe und sehr an den Themen interessiert bin. Vor allem die Vielfältigkeit der in den Vorträgen behandelten Themen und wie an diesen theoretisch und praktisch geforscht wird, fand ich wirklich spannend.“ Die nächste Sitzung wird am 15. Oktober in Stuttgart, ausgerichtet von Prof. Bin Yang, stattfinden. Auch hier sind neben den Mitgliedern der Fachgruppe auch wieder interessierte Doktoranden und Studierende willkommen.

Die IEEE Brain Initiative vergibt den Award für den zweiten Platz an die Team University of Kiel bei der IEEE Brain Data Bank Challenge, durchgeführt in Zusammenarbeit mit der IEEE Sensors Conference 2019. Das interdisziplinäre Forscherteam der Universität Kiel, bestehend aus Matthias Schneider, Maria Avitha Francis, Hendrik Lehmann, Igor Barg und Andreas Bahr, präsentierte ein innovatives Projekt zur Erkennung epileptischer Anfälle mit neuronalen Netzen für medizinische Implantate.

Ein epileptischer Anfall ist eine abnormale Aktivität des Gehirns, die durch eine schnelle Entladung großer Gruppen von Neuronen verursacht wird. Die Idee des Projektes ist es, einen Anfall frühzeitig zu Erkennen und durch die lokale Freisetzung von Medikamenten zu behandeln. Ein medizinisches Implantat soll zukünftig die biologischen Signale erfassen, die dann mit Hilfe eines Convolutional Neural Netzwerks (CNN) ausgewertet werden. Im Falle eines Anfalls wird eine elektrochemische Pumpe aktiviert, die für lokale Medikamentation sorgt. Das CNN wird offline mit ca. 40 - 50 Stunden EEG-Daten (Elektroenzephalogramm) trainiert und auf einem Low-Power-Mikrocontroller implementiert, der in das medizinische Implantat passt. Eine mögliche Implementierung eines solchen Netzwerks auf einem RISC-V-Mikroprozessor wird ebenfalls gezeigt.

Unterstützt wurde diese Arbeit durch die DFG-Forschungsprojekte Materials for Brain und SFB1261. Das DFG-geförderte Graduiertenkolleg 2154 "Materialien für das Gehirn" untersucht nano- und mikroskalige therapeutisch aktive Beschichtungen auf ihre Eignung als Implantate zur Behandlung von drei ausgewählten Erkrankungen des Gehirns.