EmoCare Emotionserkennung und -verarbeitung durch soziale Roboter in der Pflege Der Pflegenotstand weitet sich aus: weniger Pflegepersonal muss unter Zeitdruck zunehmend mehr Kranke versorgen. Gleichzeitig sollen Hilfebedürftige so lange wie möglich eigenständig leben können. Der Einsatz von Pflegerobotern verspricht im Gesundheitsbereich eine Entlastung des Pflegepersonals zu bieten, jedoch sind diese derzeit technisch noch nicht fähig, Emotionen des Kranken adäquat zu erkennen. Für pflegebedürftige Patienten könnten sozial kompetente Roboter in Zukunft eine zentrale Rolle spielen.

RoBuddy Künstliche Intelligenz und Robotik-Persönlichkeiten für den Büroalltag Im Forschungsprojekt RoBuddy entstand gemeinsam mit der Hochschule Offenburg in zwei Jahren eine Plattform, die Künstliche Intelligenz und Robotik-Persönlichkeiten in den Büroalltag bringt. Das Projekt wurde durch das ZIM-Programm des BMWE gefördert und im September 2025 mit der offiziellen Vorstellung abgeschlossen. Fünf digitale Persönlichkeiten – Assistent, Ratgeber, Coach, Schulungstrainer und Datenschutzhelfer – unterstützen bei Routineaufgaben, beraten in Entscheidungsprozessen, fördern Weiterbildung und tragen zu mehr Transparenz im Umgang mit Daten bei.

Spur Modulares Assistenzsystem zur Unterstützung von Menschen mit Demenz-Erkrankungen und deren Pflegenden Das Projektziel ist die Entwicklung einer technischen modularen Lösung zur Unterstützung von Demenz-Patienten in unterschiedlichen Phasen des Krankheitsverlaufs. Das System erkennt einen Sturz und löst automatisch einen Notruf aus. Darüber hinaus wird durch ein Mobilitäts-Monitoring eine sichere Mobilität von Demenzerkrankten angestrebt. Mit Hilfe der sensorischen Erfassung des Bewegungsprofils unterstützt spur bei der Dekubitusprophylaxe von immobilen Patienten und minimiert mögliche Folgeerkrankungen.

AESKULAP Alltagstaugliche Multisensor-Lösung zur Früherkennung von Migräneschüben Migräne steht an sechster Stelle der schwersten Erkrankungen. Gegenstand des Kooperationsvorhabens ist die Entwicklung eines Multisensor-Handschuhs, der Vitaldaten, Lageinformationen sowie Umgebungsparameter erfasst und zur Voraussage von Migräneschüben auswertet. Ziel ist es, die gängige Behandlung rechtzeitig einzusetzen und auf diese Weise die Schmerzsymptomatik zu lindern. Als migränerelevante Parameter werden u.a. die Herzratenvariabilität, Hautleitwert auf der Handinnenfläche, Beschleunigung sowie Luftdruck- und Feuchtigkeit detektiert. Der konstruktive Ansatz geht von einem verkapselten Sensor-patch mit offenen Zugängen aus, der in einem textilen Träger integriert ist.

Individualisierte und züchterische Hitzestressprävention mittels Digitalisierung in der Milchkuhhaltung Die allgegenwärtige und ständig zunehmende Flut an Sensoren, Unterstützungssystemen und daraus erzeugten Daten in der Milchviehhaltung stellt enorme Anforderungen an ein effizientes Datenmanagement und eine übersichtliche Darstellung für die Nutzer dieser Daten (v.a. Landwirte) dar. Auch die Milchkühe selbst müssen heutzutage mit immer größeren Herausforderungen zurechtkommen, denn durch den Klimawandel sind auch in Deutschland bereits Hitzeperioden zu verzeichnen, die bei den Rindern und insb.

SanaLED Systemlösung für die nicht invasive personalisierte Schmerztherapie unter Nutzung bioaktiver Matrix-LEDs Nach Angaben der Schmerzliga leiden allein in Deutschland 12 bis 15 Mio. Menschen unter chronischen Schmerzen. Ziel der Entwicklung ist ein System für die individualisierte und nicht invasive Schmerztherapie auf der Basis einer gezielten Bestrahlung mit bioaktiven Matrix-LEDs, integriert in einer Therapieweste. Die Nutzung von Neuro- und Vitaldaten gestattet eine automatische, personalisierte Einmessung der Applikationspunkte und ein therapiebegleitendes Monitoring der Schmerzlinderung, die durch einen Schmerzscore visualisiert wird.