Die Leitung der Session übernahm Dr. Thomas Velten, der einleitend eine Übersicht über das Fraunhofer-Zentrum für Sensor-Intelligenz ZSI gab. Im weiteren Verlauf wurden Forschungsergebnisse aus wegweisenden Projekten des Fraunhofer ZSI, die technische und biomedizinische Anwendungen umfassen, in vier Präsentationen vorgestellt.

Kevin Becker und Prof. Hans-Georg Herrmann referierten über »Sensor-Intelligence Devices for Optimized Condition and Process Monitoring« und vermittelten ein Verständnis für die Bedeutung und das Anwendungsspektrum von Sensor-Intelligence Devices. Zudem präsentierten sie einen von ihnen entwickelten ASIC, der durch In-Memory-Computing einen besonders energieeffizienten Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglicht.

Dmitry Amelin erläuterte, wie mithilfe von Sensor-Intelligence Devices die Produktion von 3D-Zellkultursystemen, die im Vergleich zu den Mono Layern von 2D-Kulturen eine realistischere Umgebung für In-vitro-Forschung und -Tests bieten, überwacht und automatisiert werden kann. Mit sensorbasierten Informationen sowohl zu den Prozessparametern als auch zu Qualitätsmerkmalen von 3D-Zell-Organoiden und eines geeigneten KI-Modells ist es perspektivisch möglich, Organoide gleichbleibender Qualität durch automatische Anpassung der Prozessparameter zu produzieren.

Dr. Frank Stracke stellte ein optisches Sensorsystem vor, das in Echtzeit die Kontraktionen von 3D-Herzmuskellzell-Organoiden in 96 Wells einer Mikrotiterplatte parallel erfassen kann. Dieses stellt ein wertvolles Testsystem für die Pharmaindustrie dar, um den Einfluss von Wirkstoffkandidaten auf die Herzfrequenz in einem frühen Stadium der Medikamentenentwicklung im Hochdurchsatz zu erfassen. Neben dem Funktionsprinzip des optischen Messsystems präsentierte er Resultate von Validierungsexperimenten mit verschiedenen Wirksubstanzen wie z. B. Isoprenalin, einem pharmakologischen Wirkstoff zur Steigerung der Schlagfrequenz des Herzens.

Kevin Becker und Dr. Samuel Klein präsentierten ein Sensor-Intelligence Device, das für das Condition Monitoring im Sinne einer vorausschauenden Wartung eingesetzt werden kann. Dabei ging es insbesondere um die effektive Überwachung veralteter Infrastrukturen hinsichtlich Sicherheit, Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit. Herausforderungen wie Stromversorgung, Kommunikation, Datenvolumen und Interpretation wurden behandelt. Die vorgestellte multimodale autarke Sensorplattform »MAUS« unterstützt verschiedene Energiequellen, Kommunikationsmethoden und Sensoren. Der Einsatz wurde am Beispiel von stationären und mobilen (drohnenbasierten) Ultraschallprüfungen kritischer Strukturen wie Rohrleitungen und Windkraftanlagen sowie der Straßenüberwachung mit Schwingungs-, Kamera- und Umgebungssensoren demonstriert.