FORFood: Ressourceneffizienz in der Lebensmittelproduktion und -distribution

Effiziente Verarbeitung, individuelle Herstellung, umweltschonende Verpackung und sichere Logistik von Lebensmitteln bei gleichzeitiger Erhöhung der Ressourceneffizienz – das sind die Herausforderungen des Forschungsverbundes FORFood.

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Life Sciences

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Projekte im normalen Entscheidungsverfahren

2025

Die nächste Generation der personalisierten Diagnostik mit KI und NMR ─ Deep Health

Im Rahmen des Projekts werden die Fortschritte der Kernspinresonanz (NMR) und künstlichen Intelligenz kombiniert, um auf Basis von individuellen Stoffwechselprofilen aus Blutproben Gesundheitszustände und Krankheitsrisiken zu identifizieren. Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Entwicklung eines KI-Basismodells, das die komplexen Muster und Strukturen von NMR-Spektren menschlicher Blutproben versteht. Um dies zu erreichen, wird das Basismodell zunächst mit einer großen Menge an nicht-gelabelten NMR-Daten trainiert. Anschließend erfolgt ein Finetuning, bei dem das Modell gezielt für spezifische Aufgaben nachtrainiert wird, wie etwa die Quantifizierung von Substanzen in Blutproben oder die Extraktion von Gesundheitsinformationen. Damit eröffnet das KI-Basismodell vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im Gesundheitsmonitoring bzw. der personalisierten Medizin.

Projekte im normalen Entscheidungsverfahren

2025

Biophysikalische Charakterisierung von therapeutischen Immunglobulin M ─ TheraM

Therapeutische Antikörper der Klasse IgG gehören zu den erfolgreichsten Medikamenten gegen verschiedene Erkrankungen, wie z. B. Krebs oder virale Infektionen. Aufgrund ihrer Vorteile werden zukünftig auch komplexere Antikörperformate wie IgM, in dem fünf oder sechs Antikörperuntereinheiten verknüpft sind, therapeutisch eingesetzt werden. Für diese werden neue Analysemethoden benötigt. In diesem Projekt werden unter Zuhilfenahme von speziell engineerten IgM-Molekülen Analyseverfahren entwickelt, die es ermöglichen, Antikörper mit multiplen Antigenbindespezifitäten umfassend zu charakterisieren, wobei ein Fokus auf der Analyse der komplexen Glykosylierung liegt.

Life Sciences

Projektpartner

Fraunhofer IWU – Projektgruppe Ressourceneffiziente mechatronische Verarbeitungsmaschinen (RMV)

Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik – Projektgruppe für Ressourceneffiziente mechatronische Verarbeitungsmaschinen (RMV)

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg – Lehrstuhl für Lebensmittelchemie

Technische Universität München – Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik fml

Technische Universität München – Fachgebiet Höchstfrequenztechnik

Technische Universität München – Anwenderzentrum Augsburg des Instituts für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb)

Bosch Packaging Technology

Bosch Rexroth AG

data-net-solutions GmbH

DYNAMIC Systems GmbH

EDEKA Handelsgesellschaft Südbayern mbH

Eloma GmbH

ES-Plastic GmbH & Co. KG

EURO-LOG AG

GEBHARDT Food & Retail Solutions GmbH

Hipp-Werk Georg Hipp OHG

Hüttinger Elektronik GmbH + Co. KG

ifp – Prof. Dr.-Ing. Joachim Milberg -Institut für Produktion und Logistik GmbH & Co. KG

Klinikum Augsburg

Wirtschaftsbetriebe KRV

Kraft Foods R&D Inc. – Zweigniederlassung München

Kronen GmbH

Krones AG

KUKA Roboter GmbH

Leeb GmbH & Co. KG

LEIPA Georg Leinfelder GmbH

Mettler-Toledo GmbH

Müller Service GmbH

Molkerei Weihenstephan GmbH & Co. KG

Multivac Sepp Haggenmüller GmbH & Co. KG

Schunk GmbH & Co. KG – Spann- und Greiftechnik

STEMMER IMAGING GmbH – Vertrieb

TECCAD engineering GmbH

Töpfer GmbH

Vorgestelltes Projekt

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