DFG-Forschungsimpuls eParT E-Partizipation in Transformationsprozessen in Deutschland; Hub mit Online-Tools und Schulungsangeboten
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E-Partizipation für Transformationen nutzbar machen: Erkundung von Anwendungsfeldern, Einflussfaktoren und Wirkungen (eParT)
1.23 Sozialwissenschaften · 4.42 Elektrotechnik und Informationstechnik · 4.43 Informatik · 2.22 Medizin
Angesichts wachsender gesellschaftlicher Herausforderungen und des schnellen Fortschritts digitaler Technologien gewinnt E-Partizipation zunehmend an Bedeutung. Dennoch gibt es weiterhin große Forschungslücken, die unter anderem darauf zurückzuführen sind, dass verschiedene wissenschaftliche Disziplinen kaum vernetzt arbeiten. Dies führt zu Uneinigkeit über Begriffe, Konzepte und Methoden. Es ist zudem noch nicht vollständig geklärt, welche Faktoren den Zugang und die langfristige und wirkungsvolle Nutzung von E-Partizipation ermöglichen. Der Forschungsimpuls eParT nimmt als erster eine inter- und transdisziplinäre Forschungsperspektive ein, um die Frage zu beantworten, wie E-Partizipation gestaltet sein muss, um Transformationsprozesse in den miteinander verknüpften Bereichen Gesundheit, Energie, Mobilität und Bildung erfolgreich umzusetzen. Geleitet von den Kernprinzipien der Transdisziplinarität, Citizen Science und angewandter Forschung ist eParT in drei übergreifende Themenbereiche mit ihren jeweiligen Schnittstellen eingebettet: (1) Treiber und Ansätze, (2) Technologien und Dienste sowie (3) Kapazitäten und Transfer. Daraus ergeben sich vier Forschungsfelder, die jeweils einer gemeinsamen übergeordneten Forschungsagenda folgen. Feld 1zielt darauf ab, theoretische und praktische Erkenntnisse zur E-Partizipation in Transformationsprozessen zu erweitern, indem es Perspektiven aus der Politikwissenschaft, Informatik und Ingenieurwissenschaften integriert. Feld 2 fördert ein nutzerzentriertes Design mit dem Ziel, die E-Partizipation bei der Entwicklung transformativer Technologien zu erhöhen. Feld 3 untersucht die medienpragmatischen, motivationalen und verhaltensbezogenen Grundlagen und Treiber, die für eine erfolgreiche E-Partizipation erforderlich sind. Feld 4 konzentriert sich auf die Entwicklung und Evaluierung von Strategien, Methoden und Funktionen für die partizipationsbasierte Erhebung, Analyse und Nutzung sozio-räumlicher Daten. Jedes Feld folgt einer gemeinsamen chronologischen Struktur von Phasen, die iterativ durchlaufen werden: Phase 1: Analyse und Systematisierung des Forschungsstands; Phase 2: Entwicklung, Erprobung und Evaluierung neuer Ansätze, Instrumente und Methoden; Phase 3: Konsolidierung, gemeinsame Reflexionen und anschließender Transfer der Erkenntnisse. Zur Unterstützung der Zusammenarbeit innerhalb und zwischen den Forschungsfeldern werden alle Projektaktivitäten durch eine übergeordnete Struktur koordiniert und unterstützt, die für Koordination, Projektmanagement und Vernetzung verantwortlich ist. Die Forschungsergebnisse aus den vier Themenfeldern werden schrittweise im „Participation Hub“ gebündelt und an Bürger sowie Stakeholder kommuniziert. Neben der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen umfasst der Hub eine Online-Plattform mit digitalen Tools zur E-Partizipation, Erfahrungsberichten und Empfehlungen, Schulungsangeboten, Lehrmaterialien für die Hochschullehre und Impulsen für weiterführende Forschung.
1.13 Kunst-, Musik-, Theater- und Medienwissenschaften · 1.12 Geschichtswissenschaften · 1.23 Sozialwissenschaften
Der DFG-Forschungsimpuls „Erinnerungskultur in der Krise“ entwickelt Erinnerungskulturforschung in innovativer Weise durch Rückgriff auf transdisziplinäre Krisenforschung und partizipationsorientierte Forschungsmethoden weiter. Das Projekt greift die Expertise der Fakultäten für Kulturwissenschaften, für Architektur und für Angewandte Sozialwissenschaften der TH Köln auf, um drei zentrale Ziele zu erreichen: Erstens werden die Auswirkungen von Krisen auf Erinnerungskultur mit Hilfe des analytischen Rahmens der Krisenforschung untersucht. Zweitens analysiert das Projekt die Verflechtung von Krisen in Bezug auf Erinnerungskultur mit Rückgriff auf die aktuelle Polykrisendebatte. Drittens werden partizipationsorientierte Methoden in die Erinnerungskulturforschung eingeführt und um Techniken aus der Designforschung erweitert. Das Projekt befasst sich dabei mit drei übergreifenden Fragen: Erstens werden die zeitlichen Dimensionen des Einflusses von Krisen auf das kulturelle Gedächtnis untersucht, einschließlich der Ursprünge von Polykrisen im Bereich Erinnerungskultur. Zweitens analysiert das Projekt die gesellschaftlichen Kontexte von Erinnerungskultur in der Krise, insbesondere mit Blick auf Intersektionalität. Drittens werden Bewältigungsmechanismen und Resilienzstrategien untersucht, wobei der Schwerpunkt auf kulturellen und sozialen Praktiken von Einzelpersonen und Gruppen liegt. Die Kombination traditioneller Methoden der Erinnerungskulturforschung mit partizipativen Ansätzen ermöglicht dem Projekt, nicht-akademischen Teilnehmerinnen eine aktive Rolle bei der Weiterentwicklung des Forschungsprogramms einzuräumen. Der partizipative Ansatz wird dabei um Designforschungstechniken erweitert, die eine audiovisuelle Kommunikation zwischen Forscherinnen und Co-Forschenden eröffnen und den Einbezug von implizitem Wissen ermöglichen. Das Projekt untersucht Erinnerungskultur in der Krise dabei mit Blick auf drei Felder: Erstens werden die Auswirkungen der Klimakrise auf Kulturgüter und das kulturelle Erbe analysiert. Zweitens thematisiert das Vorhaben die Auswirkungen von Krise auf Erinnerung in der postmigrantischen Gesellschaft. Drittens wird untersucht, wie künstliche Intelligenz die digitale Erinnerungskultur beeinflusst. Um die Ziele zu erreichen, wird das Projekt neun Principal Investigators (PIs) aus den beteiligten Fakultäten einbeziehen und strukturierte Maßnahmen durchführen, einschließlich der Einrichtung einer W2-Professur und der Schaffung von Doktoranden- und Postdoktorandenstellen. Das Projekt stärkt die bestehenden Forschungsstrukturen an der TH Köln, fördert die Vernetzung mit Kölner Kultureinrichtungen und schafft die Voraussetzungen, um nach Auslaufen der DFG-Förderung ein Centre for the Applied Study of Cultural Memory zu etablieren.
Reale Kreislaufwirtschaft von naturfaserbasierten Werkstoffsystemen (CE4NWS)
4.31 Werkstofftechnik · 4.43 Informatik · 4.12 Mechanik und Konstruktiver Maschinenbau · 3.16 Polymerforschung · 4.11 Produktionstechnik · 4.41 Systemtechnik · 1.24 Wirtschaftswissenschaften
Naturfaserbasierte Werkstoffsysteme (NWS) sind ein Transformationspfad zur nachhaltigen Produktion und Konsum. Ihre Materialeigenschaften wie geringe Dichte, hohe Zugfestigkeit, hohe Schlagzähigkeit und geringe Wärmeleitfähigkeit qualifizieren sie für vielfältige Anwendungen in der Automobil-, Bau- und anderen Industrien. Derzeit werden NWS am Lebenszyklusende meist energetisch verwertet. Bei zukünftig steigenden Aufkommen von End-of-Life-Produkten und Bauteilen aus NWS werden wertvolle Ressourcen verschwendet. Bei der Transformation von einer linearen zu einer zirkulären Wertschöpfung (Recycling) existieren Barrieren. Vor allem fehlt es an Wissen zu (Sekundär-) Materialien und zu deren prozesstechnischer Aufbereitung, Sortierung und Klassifizierung sowie Weiterverarbeitung in Closed- und Open-Loop Recycling-Prozessketten. Weitere Barrieren existieren beim Aufbau und Betrieb eines robusten Recyclingsystem auf regionaler oder nationaler Ebene. Der Forschungsimpuls zielt darauf ab, mittels qualitativer und quantitativer Methoden ein umfassendes Verständnis für die technischen und die sozio-ökonomischen Barrieren und Treiber einer effektiven Kreislaufwirtschaft zu schaffen. Dabei wird auf Sekundärmaterialien aus NWS aus den Sektoren Automobil und Bau fokussiert. Es gilt die Abhängigkeiten von Prozessen und Materialien als auch die Leistungsfähigkeit und die Prozessführung verschiedener Aufbereitungs- und Weiterverarbeitungsverfahren in werkstofflichen und chemischen Recyclingpfaden für die Bereitstellung von hochwertigen Recyclingfraktionen durch Messreihen zu analysieren und quantitativ zu beschreiben. Mittels eines modularen, digitalen Modells (Framework), das auf umfassenden Daten zu Sekundärmaterialien und Prozessparametern basiert, sollen die optimalen Recyclingpfade und deren Prozess- und Materialparameter für die Recyclingpfade identifiziert und optimiert werden. Dabei werden Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit und Güte für die material- und prozesstechnische Definition von Closed- und Open-Loop-Recycling in den Recyclingpfaden validiert. Konkret kommen KI Methoden wie Erklärbare KI (XAI), föderierte KI und Transfer Learning zur Anwendung. Der Aufbau und Betrieb eines robusten Recyclingsystems erfordert zudem Wissen über Sekundärmaterial-Aufkommen, Markteintrittshürden, Umweltwirkungen sowie das Verhalten des Marktes und seiner Akteure. Ein systemdynamischer, agenten-basierter Ansatz wird methodisch erprobt und validiert. Der Forschungsimpuls liefert damit ganzheitliche und übertragbare Erkenntnisse und Methoden für die Transformation von linearen zu zirkulären Wertschöpfungssystemen.
Sicherheit beim kooperativen, automatisierten Fahren durch Einbeziehung von Unsicherheiten (BEYOND VALIDATION AI)
4.41 Systemtechnik · 4.42 Elektrotechnik und Informationstechnik · 4.43 Informatik
Die Betrachtung und Reduktion von Unsicherheiten in der Entwicklungs- und Testphase ist ein zentraler Schlüssel zur Bewältigung der technologischen Herausforderungen beim sicheren automatisierten Fahren. Durch den zunehmenden Einsatz von KI-Methoden ergeben sich daten- und modellbedingte Unsicherheiten, die berücksichtigt werden müssen. Die Einbeziehung dieser Unsicherheiten beim Automatisierten, Kooperativen Fahren (AKF) erfordert einen multidisziplinären Zugang. Diesen ermöglicht die THI personell und infrastrukturell durch (1) das bundesweite wissenschaftliche Leitzentrum für Fahrzeugsicherheit CARISSMA, (2) den im Rahmen der Hightech-Agenda Bayern etablierten bayerischen KI-Mobilitätsknoten AImotion Bavaria, (3) geeignete Forschungsinfrastruktur, (4) regionale Testfelder zum AKF, (5) Forschungsprofessuren mit Fachexpertise für diese multidisziplinäre Betrachtung, (6) ein mobilitätsorientiertes industrielles Forschungsumfeld und (7) eine starke Ausrichtung der Studienprogramme auf den Bereich der innovativen Mobilität. Das übergeordnete Ziel des Forschungsimpulses (FIP) ist ein dauerhaftes interdisziplinäres Kompetenzzentrum für die Erhöhung der Sicherheit in KI-basierten vernetzten Mobilitätssystemen, durch ein tiefgreifendes Verständnis von Unsicherheitsquellen, deren Propagation und Wirkung auf die Entscheidungsfindung. Die grundlagenwissenschaftliche Betrachtung von Unsicherheiten beim AKF wird durch die antragstellenden Forschungsprofessuren sichergestellt. Das seit 2023 bestehende Promotionsrecht der THI in den Bereichen KI
Informatik und Ingenieurwissenschaften unterstützt die Gewinnung von forschungsstarkem Personal. Eine institutsübergreifende Forschungsgruppe soll etabliert und mittelfristig durch eine Nachwuchsgruppenleitung koordiniert werden. Neben dem Verständnis für die Unsicherheitsquellen sollen Methoden zur Quantifizierung und Reduktion von Unsicherheiten erforscht werden. Der Fokus liegt auf der Perzeptions- und Prognoseunsicherheit des Fahrzeugumfelds. Es soll untersucht werden, wie Wissenslücken, die zu epistemischen Unsicherheiten führen, durch große vortrainierte KI-Modelle, die Identifikation von sog. „Corner Cases“, Verhaltensmodelle oder die Einbeziehung von Domänenwissen reduziert werden können. Die verbleibenden Unsicherheiten in der Darstellung und Prognose des Fahrzeugumfelds, aber auch in der V2X-Kommunikation werden mit geeigneten Größen, die Bestandteil der Forschungsarbeiten sind, beschrieben. Diese Größen sind die Grundlage für den Einsatz von KI-Methoden in sicherheitsrelevanten Komponenten beim AKF und werden im FIP für die Planung sicherer Trajektorien