Neue Projekte im August

Wissenschaftliche Vorprojekte

Zur Bewertung von Ergebnissen der Grundlagenforschung bezüglich ihres Marktpotenzials sind wissenschaftlich-technische Vorarbeiten notwendig. Mit der Maßnahme „Wissenschaftliche Vorprojekte (WiVoPro)“ fördert das BMFTR Vorprojekte mit dem Ziel, wissenschaftliche Fragestellungen im Hinblick auf zukünftige industrielle Anwendungen in der Photonik und Quantentechnologie zu untersuchen. Sie sollen die bestehende Forschungsförderung ergänzen und eine Brücke zwischen Grundlagenforschung und industriegeführter Verbundförderung schlagen.

FreqOS entwickelt einen Frequenzwandler, der Photonen zwischen Mikrowellen- und optischen Frequenzen effizient und kohärent umwandelt. Hierfür werden Erbium-dotierte Kristalle gleichzeitig in Mikrowellen- und optischen Resonatoren eingebracht, um die Signalumwandlung zu verbessern und die Erwärmung zu reduzieren. So soll eine modulare Architektur ermöglicht werden, in der Quantenschaltkreise in unterschiedlichen Kryostaten über Glasfasern bei Raumtemperatur miteinander verbunden und verschränkt werden können.

Um den hohen Energieverbrauch von Rechenzentren durch Datentransport und Kühlung zu reduzieren, bieten sich Photonen als energie- und kosteneffiziente Informationsträger an. ElOpFun entwickelt ein temperaturstabiles elektro-optisches Modulatorsystem für photonisch-integrierte Schaltkreise (PICs). Um einen zuverlässigen Dauerbetrieb bei geringem Kühlaufwand zu ermöglichen, werden neuartige, robuste Hybridmaterialien eingesetzt. So können signifikante Platz- und Energieeinsparungen in Rechenzentren erreicht werden.

Enabling Technologies 2024

Mit der Maßnahme „Enabling Technologies für resiliente F&E-Lieferketten in den Quantentechnologien“ unterstützt das BMFTR vorwettbewerbliche Forschungs- und Entwicklungs-Verbundprojekte, die sich mit der Neu- oder Weiterentwicklung der notwendigen Enabling Technologies für Quantencomputer und Quantensensorik befassen. Hier starten zwei Projekte:

DynamiQ will nachweisen, dass differentielle supraleitende Verkabelung in Kombination mit Qubit-naher kryogener Elektronik eine bessere Ansteuerung flux-sensitiver Qubits ermöglicht als eine konventionelle, koaxiale, single-ended Signalführung. Dazu werden alternative Ansteuerarchitekturen im Mischungskryostaten verglichen und nach den Kriterien Kohärenzzeiten, Gate-Fidelitäten und Flux-Rauschen ausgewertet. Die Ergebnisse können als Grundlage für neue Designrichtlinien bei skalierbaren Quantensystemen dienen.

Medizinische Diagnostik und Therapie

Mit der Maßnahme „Photonische und quantenbasierte Technologien für medizinische Diagnostik und Therapie“ fördert das BMFTR Verbundprojekte, die photonische und quantenbasierte Technologien mit Anwendungsperspektiven in der Medizin und der medizinischen Biotechnologie entweder in Kombination mit anderen Verfahren oder als grundlegend neue Methoden erforschen. Sie sollen den bereits erreichten Technologiestand und dessen Anwendungsmöglichkeiten erweitern oder neue grundlegende Kenntnisse erarbeiten.

MEND erforscht ein multimodales Verfahren, um eine Endometriose zuverlässig zu diagnostizieren und deren Ursache besser verstehen zu können. Um Viren und Bakterien zu identifizieren und ihre Auswirkungen zu beurteilen, setzt das Projekt eine Kombination aus NGS (Next Generation Sequencing), FISH (Fluoreszenz in situ Hybridisierung) und histologischen Untersuchungen ein. So kann eine zuverlässige Diagnose als Grundlage für eine zielgerichtete Therapie erfolgen.

Zur besseren Frühdiagnostik bei rheumatoider Arthritis (RA) bieten sich MicroRNAs (miRNAs) als vielversprechende, krankheitsspezifische Biomarker an. Auf dieser Basis entwickelt GlaSeRA eine hochempfindliche, nicht-invasive Sensorplattform für die in-vitro-Frühdiagnostik der RA, wobei photonische Sensoren zur Proteinmarkerdetektion und digitale PCR zur miRNA-Analyse kombiniert werden. So kann RA frühzeitig erkannt und ein schneller Therapiebeginn ermöglicht werden.

KMU-innovativ

Mit der Fördermaßnahme „KMU-innovativ: Photonik und Quantentechnologien“ unterstützt das BMFTR risikoreiche industrielle vorwettbewerbliche FuE-Vorhaben, die technologieübergreifend und anwendungsbezogen sind. Sie sollen den Bereichen Photonik oder Quantentechnologien zugeordnet werden können und für die Positionierung des Unternehmens am Markt von Bedeutung sein. Ziel ist die Stärkung der KMU-Position beim beschleunigten Technologietransfer aus dem vorwettbewerblichen Bereich in die praktische Anwendung.

GENAU erforscht ein Machine-Learning (ML-) Verfahren, um die Laserabsorptionsspektroskopie (LAS) von Störfaktoren zu befreien, die die gemessenen Spektren verzerren. Zusätzlich wird ein KI-Agent entwickelt, der die Nutzer unterstützt, Gerätefehler erkennt und Plausibilitätsprüfungen durchführt. Das Training und die Validierung der ML-Modelle erfolgen auf Basis synthetischer Datensätze und gezielt unter verschiedenen Bedingungen aufgezeichneter Spektren. Die Technologie erschließt neue Anwendungsfelder für Messungen mit höchsten Anforderungen in verschiedenen Industriezweigen.

Alle weiteren gefördeten Projekte finden Sie in unserem Projektatlas.