Bewertung und Adaption von spanenden Fertigungsprozessen zur Kompensation von thermischen und mechanischen Bearbeitungseinflüssen
Erkenntnistransfer aus SPP 1480 - Bewertung und Adaption spanender Fertigungsprozesse zur Kompensation von thermischen und mechanischen Bearbeitungseinflüssen

Time period: 01.09.2021 - 31.08.2023
Leadership: Prof. Dr. Alfred Schmidt

Design-KIT: Artificial Intelligence in mechanical component development; TP: Deep Learning for geometry generation of mechanical components
In the Design-KIT project, methods of artificial intelligence and machine learning for the design of components for launch vehicles will be scientifically investigated and their usefulness for relevant industrial applications will be evaluated. The necessary interfaces between component development and the generation of data for processing with artificial intelligence are in the focus of this project as well as the transfer of new algorithms into concrete software modules of an existing software of the project partner ELISE.

Time period: 01.10.2020 - 31.03.2022
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Dynamic Inverse Problems in Magnetic Particle Imaging (D-MPI)
Magnetic particle imaging (MPI) is an imaging modality with promising medical applications that relies on
the behavior of superparamagnetic iron oxide nanoparticles. MPI is currently in the preclinical phase. However, several crucial dynamic aspects have been left out of
consideration so far to simplify modeling, data acquisition and reconstruction. In this collaborative project,we address three dynamic aspects of MPI resulting in a variety of dynamic inverse problems: (i) concentration
dynamics, (ii) magnetic field dynamics, and (iii) particle magnetization dynamics.

Time period: 01.05.2020 - 30.04.2023
Leadership: Dr. Tobias Kluth

KI-based documentation for midwives
KIDOHE aims to improve the midwives' stress and regress situation by means of an innovative, intelligent, decision-support system. The atacama blooms GmbH & Co. KG is planning to develop such a system in cooperation with the University of Bremen, which represents both scientifically founded expert knowledge and the experience of midwives in networks (e.g. semantic networks, Bayes networks or neural networks).

Time period: 01.05.2020 - 28.02.2022
Leadership: Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski

AGENS - Analytical-generative Networks for System Identification
Forecasting the energy demand of individual actors on the basis of time series is characterized by an enormous amount of data due to the large number of energy consumers. The goal of AGENS is the development of flexible models based on neural networks (NN), which are able to model the overall complexity using large amounts of data. To enable a robust prognosis per actor, an improvement of the data quality for each individual consumer is necessary. The main subject of this subproject is the development and analysis of dynamic neural networks with focus on energy prediction.

Time period: 01.04.2020 - 31.03.2023
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

DELETO - Machine learning with correlative MR and high-throughput NanoCT
Machine Learning (ML) and in particular the learning of large Neural Networks (NN), the so-called Deep Learning (DL), are currently among the most viral and widely discussed scientific topics, which have applications in many research areas. In the joint project DELETO, the mathematical research of DL in the solution of inverse problems is to be decisively advanced in order to make the reconstruction methods based on structural priorities and motion correction in the field of correlative MR and high-throughput NanoCT, which are computationally demanding due to the large amounts of data, more accurate and efficient. The goal is to integrate these methods into next generation devices.

Time period: 01.04.2020 - 31.03.2023
Leadership: Dr. Tobias Kluth

HYDAMO - Hybrid data-driven and model-based simulation of complex flow problems in the automotive industry
The interaction of a vehicle with complex materials like sand, mud or snow. Vehicle stability is not always guaranteed on such surfaces: Collisions or rollover of the vehicle may be unavoidable. The sub-project "Parameter Identification of Complex Nonlinear Dependencies" of the University of Bremen aims at reducing the high-dimensional parameters in a generic model to their inherently nonlinear but low-dimensional structure by deep learning approaches and to identify them for the subsequent numerical simulation. The focus here is on stability analysis in addition to machine learning (ML) approaches.

Time period: 01.04.2020 - 31.03.2023
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

SPAplus: Small data problems in digital pathology and measures accompanying the programme
Representatives from industry and business name two problems in connection with big data applications and machine learning (ML): On the one hand, the lack of a sufficient number of well-trained data analysts is emphasized, and on the other hand, technical applications usually do not have enough data to train large neural networks (NN) in a stable way using deep learning (DL) approaches. This project therefore aims to work on such a prototypical problem of digital pathology as well as to analyze and methodically implement mathematically sound procedures for data augmentation via neural networks/deep learning. In addition, concepts for the training of mathematical data analysts and information events for the public are to be developed and implemented in measures accompanying the programme.

Time period: 01.04.2020 - 31.03.2023
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

DIAMANT - Digital Image Analysis and Imaging Mass Spectrometry to Differentiate Non-small Cell Lung Cancer
In recent years, promising results have been obtained regarding the MALDI IMS based classification of different cancer types. However, the method has not yet been established in clinical routine. The DIAMANT project therefore combines the molecular information from MALDI IMS with the detailed anatomical information from digital microscopy images (Digital Image Analysis, DIA). By means of an integrated analysis of the data from both complementary modalities, a classification model will be developed that is significantly more accurate than existing models based on only one of the two modalities.

Time period: 01.01.2020 - 31.12.2022
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Studie zur Qualitätsbewertung, Standardisierung und Reproduzierbarkeit von Daten der bildgebenden MALDI-Massenspektrometrie – MALDISTAR
MALDI Imaging is an established tool for the investigation of biological tissue samples. Despite its many advantages, however, such applications suffer from high data variability. For this reason we aim in the project MALDISTAR at developing quality assessment tools and quantitative metrics and new calibration and cross-normalization methods

Time period: 01.07.2019 - 30.06.2022
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

EU-ROMSOC: Project ''Data Driven Model Adaptations of Coil Sensitivities in MR Systems''

This European Industrial Doctoral Programm is focused on three major topics: coupling methods, model reduction methods, and optimization methods, for industrial applications in well selected areas, such as optical and electronic systems, economic processes, and materials.

Time period: 01.11.2017 - 30.04.2021
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

BMBF-MPI²: Model-based parameter identification in magnetic particle imaging

The collaborative project MPI2 aims at the development of mathematical methods for modeling, simulation and optimization to reconstruct the location and concentration of nanoparticles from MPI data.

Time period: 01.12.2016 - 30.11.2019
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Tobias Kluth

DFG-Graduiertenkolleg: π³ Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Applications

The research training group „π3 Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Implementations“ focuses on deterministic parameter identification tasks on the interface between applied mathematics and scientific computing that are formulated as functional minimisation problems. The different scientific approaches share modelling characteristics as well as mathematical challenges and they naturally meet when it comes to designing efficient algorithms.

Time period: 01.10.2016 - 31.03.2021
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Neural networks in MALDI imaging

The classification of MALDI mass spectrometry data is a challenging theme with potential applications especially in cancer diagnostics. Special 'convolutional neural networks' learn non-linear transformations which are particularly suitable fore these kind of data. We focus on the obtainable accuracy and on the interpretability of the trained models.

Time period: since 01.10.2016
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

SFB 1232: Farbige Zustände - TP P02: Heuristische, statistische und analytische Versuchsplanung

Dieses Teilprojekt bearbeitet die Aufgabe, für ein vorgegebenes Anforderungsprofil von Werkstoffeigenschaften geeignete Prozessparameter zu identifizieren. Das Projekt entwickelt hierzu Algorithmen zur Erzeugung der Versuchspläne für die Hochdurchsatzprüfung.

Time period: 01.07.2016 - 30.06.2020
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Magnetic Particle Imaging

Die magnetische Partikelbildgebung (Magnetic Particle Imaging, MPI) ist ein seit Anfang der 2000er Jahre eingesetztes Verfahren zur Bestimmung der Konzentration von Eisenoxid-Nanopartikeln. MPI ist hierbei strahlungsfrei, hoch sensitiv und bietet eine sehr hohe zeitliche Auflösung.

Time period: since 01.03.2016
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Tobias Kluth

Mathematical visualization

Mathematical visualization combines numerics, geometry and computer graphics. The challenge is to translate data into geometry and give it meaning. For this purpose, the data is transferred into a visual system, where interpretations, analyzes and manipulations are made possible.

Time period: 01.01.2016 - 30.06.2017
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

BMBF-MaDiPath: Mass spectrometric profiling and grading for oncologic routine applications in pathology

The joint research project Mass spectrometric profiling and grading for oncologic routine applications in pathology (MaDiPath) deals with the exploration and establishment of mass spectrometric methods for digital pathology in the field of MALDI imaging. The goal of the project is the development of methods that allow an objective, reproducible and automated basis for pathological tumor diagnostic and for a corresponding patient-oriented therapy plan.

Time period: 01.10.2015 - 30.09.2018
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

DFG - Bimodal reconstruktion and Magnetic Particle Imaging

Bimodal reconstruction connects the information from different imaging modalities during the reconstruction. The complementing information, especially in the area of magnetic particle imaging, improve the quality of reconstruction significantly.

Time period: since 01.08.2015
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Torelance-based regularization theory for inverse problems

The research of the WG Industrial Mathematics focuses on building a mathematical framework for tolerances in the discrepancy term of Tikhonov functionals for a non-linear inverse problems. Our mathematical background helps to develop tools and methods to support engineers with their task. One of these is producing surfaces with predefined characteristics through micro milling.

Time period: since 01.06.2015
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Quality assessment of MALDI imaging data

The ZeTeM Bioinformatics Group has developed a methodology for assessing the quality of MALDI imaging data and systematically developing application-specific SOPs for data acquisition. Key elements of this methodology are a) the definition of a fractional factorial design of experiments for carrying out a series of comparison measurements, and b) the use of a linear ANOVA model (Analysis of Variance) for the evaluation of the effects of the various acquisition parameters on the resulting quality.

Time period: since 01.04.2015
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

3D MALDI imaging study of a rat spinal cord injury (SCI)

This project deals with neuro-immunological questions related to rat spinal cord injury, which allow drawing conclusions to humans. The examination of the spinal cord injury with 3D MALDI imaging has confirmed that the lipid distribution within the lesion region is strongly affected by the injury, but regeneration of the spinal cord already starts after seven days.

Time period: since 01.02.2015
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

SFB 747: Mikrokaltumformen - TP T4: Prädiktive Kompensationsmaßnahmen zu Vermeidung von Gestaltabweichungen mikrogefräster Dentalprodukte

Im Rahmen des SFB 747 wurde mit der Firma BEGO Medical GmbH (Fertigungsdienstleister für Dentalprodukte) ein eigenständiges Transferprojekt realisiert. Das Ziel, für die Formgenauigkeit in dem kritischen Bereich des Zahnstumpfes und des Zahnersatzes 10 Mikrometer zu erreichen, entspricht einer Halbierung der üblichen Werte und stellt ein Alleinstellungsmerkmal in der Fertigung von Zahnersatz dar.

Time period: 01.01.2015 - 30.06.2017
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Nicht-negative Matrix-Faktorisierung mit A-priori-Wissen

Zentrale Aufgabe in diesem Forschungsprojekt ist die Anpassung der NMF-Funktionale durch Hinzunahme verschiederer A-priori-Informationen, sowie die Entwicklung numerisch effizienter Algorithmen. Durch die Berücksichtigung der Labelinformationen wird diese Methode zu einer überwachten Merkmalsextraktion und erlaubt idealerweise das Auffinden von feineren Basismustern, die von Standardalgorithmen als zu unwichtig erachtet und somit ignoriert werden.

Time period: since 01.12.2014
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Entwicklung eines Digital-Staining-Verfahrens als pathologisch-histologisches Diagnosewerkzeug auf Basis der MALDI-Imaging-Technologie

Im Fokus des Projektes steht die Entwicklung von neuartigen, mathematischen Methoden für die Auswertung von MALDI-Imaging-Spektren sowie die Erstellung von standardisierten Abläufen für die Probenpräparation und Datenaufnahme. Diese Entwicklungen erfolgen hierbei exemplarisch an Tomoren aus der Bauchspeicheldrüse und der Lunge sowie Matastasen aus der Leber und hatten somit direkten Bezug zu wichtigen Fragestellungen in der Onkologie.

Time period: 01.07.2014 - 30.06.2016
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Inverse Bestimmung von Treibhausgasquellen

Time period: since 01.03.2014
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

BMBF-HYPERMATH: Hyperspektrale Bildgebung: Mathematische Methoden für Innovationen in Medizin und Industrie

Im Projekt HYPERMATH wurden daten-adaptierte und anwendungsspezifische Ansatzfunktionen für eine effiziente Datenauswertung und Approximationen bestimmt. Zudem wurden inhärente Lokalisierungsprobleme der zugrunde liegenden Messverfahren mathematisch erfasst und analysiert. Die darauf aufbauenden Verfahren berücksichtigen Multi-Skalen-Strukturen, um Datensätze mit einer Billio und mehr Werten effizient bearbeiten zu können.

Time period: 01.07.2013 - 30.10.2016
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

EU-SceneNet: Mobile Crowd Sourcing Video Scene Reconstruction

Das Zusamenführen verschiedener audio-visueller Aufnahmen in eine Videosequenz von höchster Qualität, in der dann ein Event aus verschiedensten Blickwinkeln betrachtet werden kann, war Ziel dieses Projektes.
Die AG Technomathematik entwickelte für dieses Projekt neuartige Präprozessierungsmethoden für die Daten auf den verwendeten Servern inklusive räumlicher Kalibrierung und Registrierung sowie Synchronisation (zeitlich, audio).

Time period: 01.02.2013 - 31.01.2016
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

MALDI Imaging Lab – Ein interdisziplinäres Gerätezentrum zur Akquise und Analyse von Daten der bildgebenden Massenspektrometrie

Das MALDI Imaging Lab, kurz MIL, ist ein Gerätezentrum und eine Forschungseinrichtung, die sich auf die Akquise von bildgebenden massenspektrometrischen Daten spezialisiert hat. Sowohl uni-interne als auch externe Interessenten können ihre Proben im Gerätezentrum vermessen lassen. Das Serviceangebot umfasst Probenpräparation, Messung, eventuelle Nachbehandlungen wie z.B. Färbungen und Mikroskopie, sowie die computergestützte Auswertung der Daten.

Time period: since 01.07.2011
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

BMBF-MALDI AMK: 3D-MALDI-Imaging zur Analyse proteomischer Marker und klinischer Wirkstofffverteilung

In enger Kooperation mit medizinischen Partnern des Helmholtz Zentrum München und des Klinikums der Universität Jena werden klinisch-onkologische Fragestellungen direkt in Organen und Geweben erforscht, die den Kontext des hochkomplexen, heterogenen 3D-Gewebeverbands voraussetzen. Eine besondere Herausforderung ist dabei die 3D-Visualisierung und die direkte Interaktion mit diesen 3D-Daten.

Time period: 01.04.2011 - 31.07.2014
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Verfahrweg-Optimierung von Spotting-Prozessen

Für ein Dispensiersystem zur präzise Positionierung kleinster Flüssigkeitsmengen auf wechselnden oder einer veränderlichen Anzahl der Endpositionen soll der schnellstmögliche Spotting-Prozess unter Berücksichtigung von gegebenen Rahmenbedingungen gefunden werden.

Time period: 01.11.2010 - 31.10.2011
Leadership: Dr. Dennis Trede

DFG-SPP 1480: Thermomechanical distortion in drilling and milling complex components

In this project, a model for the prediction of the thermoelastic deformations appearing during cutting processes in complex structural components and their related geometric failures is developed. The model includes the time dependent contact from component and cutting tool, as well as the thermo-mechanic FEM-simulation for the process, which should be valid for both the continuous (drilling) and the discontinuous (milling) cutting processes.

Time period: 01.09.2010 - 28.02.2017
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Prof. Dr. Alfred Schmidt

EU-UNLocX: Uncertainty principles versus localization properties, function systems for efficient coding schemes

Time period: 01.09.2010 - 31.08.2013
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Three-dimensional metabolic analysis

In diesem Projekt werden technische Prozessketten erarbeitet, um ein 3D-bildgebendes Verfahren zu entwickeln. Dies wird ermöglichen, das Protein-Spektrum eines gesamten Organs oder einer gesamten krankheitsbedingten Läsion in seiner vollen Komplexität zu erfassen und zu analysieren. Dazu zählen die Verteilung und Metabolisierung von Wirkstoffen in den krankhaft veränderten Geweben (z.B. Tumoren) und das damit unmittelbar zusammenhängende Therapieansprechen.

Time period: 01.07.2010 - 30.06.2012
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Visualisierung von Mikrozerspanprozessen

Forschungsgegenstand in diesem Projekt ist die geometrische Modellierung und 3D-Visualisierung der Oberflächentopographien für Mikro-Fräsprozesse und Mikro-Drehprozesse. Ein Bestandteil ist dabei die visuelle Oberflächeninspektion. Mit den Ingenieuren des LFM werden Qualitätsfunktionale entwickelt, die zur Parametrisierung der Modelle und zur tribologischen Optimierung verwendet werden.

Time period: since 01.10.2009
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

DFG-SPP 1324: Adaptive Wavelet Frame Methods for Operator Equations: Sparse Grids, Vector-Valued Spaces, and Applications to Nonlinear Inverse Parabolic Problems

Die Erkenntnis, dass die Embryogenese von Organismen durch Gene gesteuert wird, stellt einen Meilenstein der modernen biologischen Forschung dar. Hieraus erwuchs das Interesse, die vorliegenden Prozesse auch quantitativ zu verstehen und möglichst zu modellieren. Dieser Herausforderung stellt sich das Kooperationsprojekt des Zentrums für Technomathematik mit der Universität Marburg im Rahmen des DFG-Schwerpunktprogrammes SPP 1324. Konkret geht es um die Lösung einer schlecht gestellten, nichtlinearen Operatorgleichung Ax=y, die differenzierbar zwischen Banach-Räumen abbildet.

Time period: 01.04.2009 - 01.12.2013
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Identification of the ethanol concentration out of impedance data

Die Entwicklung mathematischer Verfahren, die anhand der gemessenen Impedanzwerte und einer zugehörigen Medientemperatur die Ethanolkonzentration eines Kraftstoff-Ethanol-Gemischs bestimmen, liegen im Fokus dieses Projektes. Mit Rücksicht auf die spätere Hardware im tatsächlichen Einsatz wurde besonderer Wert auf die numerische Einfachheit und Robustheit der Verfahren gelegt.

Time period: 01.01.2009 - 30.04.2009
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Development of statistical methods for classification of combustion engines

Das Schwingungsverhalten von Verbrennungsmotoren kann sich bei Defekten ändern. Durch die Entwicklung einer Auswerteeinheit zur Beurteilung von Körperschallmessungen von Verbrennungsmotoren soll über eine reine Klassifikation nach funktionsfähig/defekt hinaus auch eine Zuordnung zu bestimmten Defektklassen ermöglicht werden.

Time period: 01.09.2008 - 31.05.2009
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Sparsity and Compressed Sensing in Inverse Probleme

The recent theory of compressed sensing combines the seprated steps of measuring and compressing of data in to one step. In this project we aim at extending the theory to situations in which the data may not be measured directly but indirectly - often by means of an ill-posed operator.

Time period: 01.06.2008 - 31.05.2011
Leadership: Prof. Dr. Dirk Lorenz

DFG-SPP 1180: Mathematische Verfahren zur Präzisionswuchtung an Werkzeugmaschinen

Hauptaufgabe dieses Projektes ist die Untersuchung von Unwuchteinflüssen auf ultrapräzise Drehprozesse sowie die Erstellung eines Wechselwirkungsmodells zwischen Motor-Spindel-Unwuchten und den während des Bearbeitungsprozesses auftretenden dynamischen Unwuchten. In der zweiten Projektphase steht nun das sogenannte inverse Problem im Vordergrund, das mithilfe von Tikhonov-Regularisierung mit Besov-Straftermen gelöst wird, sodass aus einer vorgegebenen Oberflächengüte die Unwucht lokalisiert werden kann.

Time period: 01.01.2008 - 31.12.2011
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

BMBF-INVERS: Regularisierung inverser Faltungsgleichungen in Besov-Skalen

Dieses Projekt ist ein Teilprojekt des BMBF Verbundprojekt INVERS. Hier werden die theoretischen Grundlagen für eine Konvergenztheorie inverser Faltungsgleichungen in Besov-Räumen analysiert.

Time period: 01.10.2007 - 30.06.2010
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

BMBF-INVERS: Dekonvolution vs. Shrinkage: Mathematische Methoden für eine verbesserte Peakdetektion

Dieses Projekt ist ein Teilprojekt des BMBF Verbundprojekt INVERS. Ziel ist die Anpassung und Weiterentwicklung der im Teilprojekt "Regularisierung inverser Faltungsgleichungen in Besov-Skalen" entwickelten Verfahren auf die Besonderheiten von MS-Datensätzen.

Time period: 01.10.2007 - 30.06.2010
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Fedor Alexandrov

Biomarker discovery in MALDI-TOF mass spectrometry with discrete wavelet transformation

Biomarker discovery in MALDI-TOF serum protein profiles using discrete wavelet transformaition and support vector machines.

Time period: 15.02.2007 - 31.03.2010
Leadership: Dr. Fedor Alexandrov

Micro Cold Forming

Das Ziel des SFB 747 ist es, die notwendigen Prozesse und Methoden für die umformtechnische Herstellung von Mikrokomponenten bereitzustellen. Seit 2007 ist die AG Maaß mit dem Teilprojekt C2 "Oberflächenoptimierung" in dieses Konzept integriert, um die wissenschaftlichen Ergebnisse der Ingenieure mit mathematischen Methoden zu unterstützen.

Time period: 01.01.2007 - 31.12.2018
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

DFG - Adaptive Wavelet Methods for Inverse Problems

This project deals with the combination of adaptive wavelet methods and regularization schemes for solving inverse problems.

Time period: 16.10.2006 - 15.10.2009
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Noise-Immune Analytical Methods for SODAR

SODARs are required, for example, for monitoring the spread of industrial emissions, for environmental impact investigations, to estimate the energy yield of planned wind power sites or in atmospheric research. In practice, the potential interference of noise seriously limits the possible fields of application of SODARs because the conditions required for satisfactory operation (low ambient noise and no reflecting objects in the vicinity of the sound beam) cannot be met at many of the sites mentioned above - at least not without complex signal processing.

Time period: 01.10.2006 - 30.09.2008
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Bioinformatics Optimisation System for Primer-Capture-Capture-Primer Designs

Biochips are currently being used more and more in the field of medical diagnostics. With their help, the activity of genes will be identified very quickly and used for early diagnosis and therapy control.

Time period: 01.07.2006 - 30.06.2008
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Parameteroptimierung für die High-Content-Analyse

In diesem Projekt wird eine Methode entwickelt, die die Suche nach Wirkstoffen zur Entwicklung neuer Medikamente vereinfachen soll.

Time period: 01.12.2005 - 30.09.2007
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Mathematische Modelle zur Realisierung repräsentativer Bauschuttprobennahmen und ihre Überprüfung in der Praxis

Die Wiederverwertung von Bauabfällen geschieht nur nach vorhergehender Beurteilung der Qualität anhand von Stichproben. Mithilfe mathematischer Modellierung werden Probennahmeverfahren entwickelt, die garantieren, dass die Stichproben-Ergebnisse von den tatsächlichen Werten nur innerhalb vorgegebener Vertrauensgrenzen abweichen können.

Time period: 01.02.2005 - 31.01.2006
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

DFG-SPP 1114: Optimal Control of Degenerate Parabolic Partial Differential Equations in Medical Image Processing

The mathematical objective of this project consists in controlling degenerate diffusion equations to an optimal degree, the control having an effect on the diffusion coefficients. These types of problem occur in medical image processing, for example when optimising the presentation of mammography data.

Time period: 01.01.2005 - 30.09.2007
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Signalanalyse mit prozessgenerierten Wavelets für die Zustandsüberwachung von Profilschienenführungen

The aim of the project is the development of a numerical analytical method which expands the well-known Discrete-Wavelet-Transformation (DWT) not by using standard wavelets but by deriving a basic wavelet directly from the process.

Time period: 01.10.2004 - 30.09.2007
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Analyse von Uterus-Kontraktionen und Rekonstruktion fetaler Gehirnaktivitäten

An der University of Arkansas for Medical Sciences wird ein Gerät zur Messung von Uterus-Aktivitäten bei schwangeren Frauen entwickelt. Das ZeTeM steuert dafür Wavelet-Verfahren bei, die ein Maximum an Informationen aus den aufgenommenen Daten extrahieren.

Time period: 01.04.2004 - 31.03.2006
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

BEAM – Business Engineered Applied Mathematics

Das MasterCard Department BEAM (Business Engineered Applied Mathematics) nutzt aktuelle mathematischen Techniken, um Wirtschaftsdaten für Kreditinstitute zu analysieren und die weitere Entwicklung dieser Kennzahlen zu prognostizieren. Typische Beispiele sind die Anzahl der Transaktionen eines bestimmen Karten-Typs in einer spezifizierten Region oder die Anzahl der eingehenden Anrufe in einem Call Center. Mit den neuen Methoden der Datenanalyse wird eine Qualität an Planungssicherheit erreicht, die mit konventionellen Verfahren bislang nicht möglich war.

Time period: since 01.01.2004
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Numerische Erfassung der Impedanz von Brennstoffzellenmembranen

Um die Leistungsfähigkeit neuartiger Membranen in Brennstoffzellen zu testen, werden diese an einem Impedanzmessstand geprüft. Dafür werden neue, mathematische Auswertungsmethoden benötigt, die weniger kostspielig und zeitaufwändig als kommerzielle Software sind.

Time period: 01.11.2003 - 31.10.2005
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Wavelet-Cluster-Verfahren für die Analyse von Proteinspektren

Die Firma Bruker Daltonik stellt Massenspektrographen für pharmazeutische, biologische und chemische Anwedungen her. Unter anderem sollen hier Methoden zur Krebsfrüherkennung anhand von Proteinanalysen mittels Massenspektroskopie entwickelt werden. Am Zentrum für Technomathematik werden geeignete Methoden zur Vorverarbeitung der verrauschten Spektroskopiedaten entwickelt.

Time period: since 01.05.2003
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Invariante Unterräume bei der Parameterschätzung mit Anwendungen in der Glasschmelze

Durch mathematische Optimierung kann der Energie-Einsatz bei der Glasherstellung deutlich verringert werden. In diesem Projekt wurden insbesondere Methoden zur Identifikation der invarianten Unterräume der Parameterschätzungen, die nach einer Ersatzmodellierung durch gewöhnliche Differentialgleichungen auftreten, entwickelt.

Time period: 01.03.2003 - 30.06.2004
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Prof. Dr. Christof Büskens

Parameteridentifikation bei der Überwachung von Stahlessen

Modelliert man die Wärmeverteilung im Mauerwerk von Schornsteinen an Hochöfen, dann ist ein nichtlineares, inverses Problem zu lösen, um von Messwerten am Äußeren des Schornsteins auf die Temperaturen am inneren Rand des Mauerwerks schließen zu können.

Time period: since 01.01.2003
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

DFG-SPP 1114: Wavelet-shrinkage in der Bildverarbeitung – Eine Untersuchung von Zusammenhängen und Äquivalenzen

In der Dissertation von Dirk Lorenz werden die verschiedenen Zugänge, die zum Wavelet-Shrinkage führen, analysiert und ausgearbeitet. Darunter fallen Zugänge aus dem Bereich der Variationsrechnung, der Abstiegsgleichungen, der Theorie der Funktionenräume und auch der Statistik.

Time period: 01.10.2002 - 30.09.2004
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Besov-Räme und nichtseparable Wavelet-Basen mit Anwendungen der nichtlinearen Approximation in der Bilddatenkompression

In der Dissertation von Mathias Lindemann werden Besov-Räume und ihr Zusammenhang zur Darstellung von Funktionen über Wavelets mit allgemeinen Skalierungsmatrizen untersucht.

Time period: 01.01.2002 - 31.03.2005
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

DFG-SPP 1114: Optimal Pattern-Matched Wavelets

Many applications of process monitoring and measurement data evaluation require the tracing of a pattern in a signal, the scale of the pattern being unknown at the outset. Other applications such as data compression require that a series of measurements be decomposed into these patterns and a non-classifiable remainder.

Time period: since 01.11.2001
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Combination of Wavelet Shrinkage and Regularisation Method to Solve Ill-Posed Inverse Problems

The theme of this dissertation project is the analysis and application of coupled methods to solve inverse problems consisting of a data smoothing method, especially wavelet shrinkage, and a regularisation method.

Time period: 01.10.2001 - 30.04.2006
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

DFG-SPP 1114: Mathematische Methoden in der Zeitreihenanalyse und digitalen Bildverarbeitung

Das DFG-Schwerpunktprogramm "Mathematische Methoden in der Zeitreihenanalyse und digitalen Bildverarbeitung" wird vom Zentrum für Technomathematik aus koordiniert. Damit verbunden ist auch die Evaluation und der Vergleich der verschiedenen, im Schwerpunktprogramm entwickelten Methoden.

Time period: 01.08.2001 - 31.07.2007
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Schnelle Berechnung von Ersatzelementen bei großen Messpunktmengen

Gemeinsam mit dem Industriepartner Mahr GmbH werden Methoden zur schnellen und präzisen Berechnung von zwei- und dreidimensionalen Werkstückgeometrien, z.B. Bohrlöcher, aus großen Messpunktmengen entwickelt. Damit kann die Qualität der Werkstücke während des Produktionsprozesses kontrolliert werden.

Time period: 01.08.2001 - 30.04.2002
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Prof. Dr. Alfred Schmidt

EU-MEPROS: Ein waveletbasiertes Meteorologisches Profiling System

Eine genaue Wind-Messung ist eine wichtige Grundlage für die Wettervorhersage. Das Ziel von MEPROS ist die Entwicklung eines meteorologischen Systems, welches eine ständige Überwachung des dreidimensionalen Wind-Profiles ermöglicht. Dazu werden werden neue Routinen aus der Signalverarbeitung benötigt, welche eine zuverlässige Rekonstruktion des Wind-Profils bieten.

Time period: 01.02.2001 - 31.12.2004
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Verbesserte Signalverarbeitung bei der Auswertung von Massenspektroskopiedaten

Bei der Bestimmung der Verhältnisse von Isotopen in Gasgemischen fallen Zeitreihen an, die an mehreren Stellen Peaks enthalten. Die gesuchte Information erhält man, indem man das Verhältnis der Flächen der zueinander gehörenden Peaks bestimmt. In diesem Projekt werden Signalverarbeitungsmethoden entwickelt, die eine deutlich bessere Auswertung der durch Messrauschen verunreinigten Daten ermöglichen.

Time period: 01.10.2000 - 31.12.2004
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Waveletbasierte Bestimmung der Porösität von Faserverbundwerkstoffen

Zur Qualitätskontrolle von Faserverbundwerkstoffen werden Ultraschallmessungen durchgeführt. In einer Studie für die Flugzeugkonstrukzteure von EADS wurden Wavelet-Methoden für die automatische Auswertung der entstehenden Messdaten getestet.

Time period: 01.08.2000 - 31.12.2000
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Regularisierung von nichtlinearen inversen Problemen

Bei der Lösung inverser Probleme sind Verfahren, die unter schwachen Einschränkungen an den nichtlinearen Operator arbeiten, von besonderer Bedeutung. Im Mittelpunkt dieses Forschungsvorhabens stehen dabei Operatoren mit speziellen Strukturen.

Time period: 01.01.2000 - 30.09.2006
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Mathematische Methoden der digitalen Bildverarbeitung zur Texterkennung – Gate Automation Project Bremerhaven

In diesem Kooperationsprojekt wurde ein komplettes System zur automatisierten Container-Abfertigung konzipiert und im Container-Terminal Bremerhaven installiert. Am ZeTeM wurden dazu mathematische Methoden der digitalen Bildverarbeitung für die automatische Erkennung der Container-Kennzeichnungen bei fahrendem LKW entwickelt.

Time period: 01.10.1999 - 31.12.2001
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Software-Entwicklung zur Kompression von Klimadaten

In diesem Projekt wurden Wavelet-Algorithmen entwickelt, die speziell für die Kompression von Klimadaten optimiert sind. Als Bilddaten lagen Simulationsergebnisse von Klimamodell-Rechnungen des Deutschen Klimarechenzentrums vor, die in vorgegebenen Genauigkeitsstufen den Nutzern des DKRZ-Datenpools zur Verfügung gestellt werden.

Time period: 01.08.1999 - 31.03.2001
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

BMBF - Entwicklung und Erforschung der Zeichenerkennung für alte Schriften und Formulare

Bei der Digitalisierung von seltenen und wertvollen Schriften des 16. bis 19. Jahrhunderts versagt die Standard-Software zur Schrifterkennung. In diesem Projekt wurde deshalb ein Programmpaket zur automatischen Volltexterfassung entwickelt, mit dem Frakturtexte digitalisiert werden können.

Time period: 01.04.1999 - 30.09.2002
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Effiziente Verfahren für die Emissionstomographie

In diesem Projekt wurden Tikhonov- und andere Regularisierungen zur Inversion der gedämpften Radon-Transformation untersucht, die bei der Rekonstruktion der Gewebedichte und der Verteilung des verwendeten, radioaktiven Präparats aus Daten von SPECT-Tomographen benutzt wird.

Time period: 01.01.1999 - 31.12.2001
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Regularisierungsverfahren für die LIDAR-Gleichung

Die Größenveteilung von Aerosolen in verschiedenen Schichten der Luft ist ein wichtiger Parameter für das Verständnis des Ozonabbaus. Ein Fernmessverfahren zur Bestimmung der Aerosolverteilung ist LIDAR (LIght Detection And Ranging). Die Aerosolverteilung wird auf Grund von zurückgestreuten Laser-Impulsen rekonstruiert.

Time period: 01.07.1997 - 31.10.2004
Leadership: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß