Voraussetzung für die Challenge war ein Roboter, der mindestens 15 kg Mondgestein verarbeiten kann, maximal 60 kg wiegt und beim Betrieb möglichst wenig Staub aufwirbelt.  (Bild: FZI)
Regolith

Die Mondmission in greifbarer Nähe

Es ist das Jahr 2040: Die Operationen zur Sicherung einer langfristigen menschlichen Präsenz auf der Mondoberfläche unter Nutzung von Mondressourcen haben begonnen – Was klingt wie der Anfang eines Science-Fiction-Romans, war für das Robotikteam des Karlsruher FZI Forschungszentrum Informatik der Auftakt ihrer Mission beim diesjährigen „Space Resources“-Wettbewerb der Europäischen Raumfahrtorganisation ESA.

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Bildergalerien

Wenn der Laser lernt: Laserbasierte Schweissverfahren lassen sich dank maschinellem Lernen in Echtzeit optimieren. (Bild: Empa)
Schweißen

Wie maschinelles Lernen den Laserprozess vereinfacht

Metallverarbeitung mit dem Laser ermöglicht die automatisierte und präzise Herstellung von komplexen Bauteilen, sei es für die Autoindustrie oder für die Medizin. Die gängigen Verfahren benötigen jedoch aufwändige Vorversuche. Wie maschinelles Lernen Laserverfahren präziser, günstiger und effizienter macht, haben Forschende der Empa entwickelt.

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Konzept für ein Meeres-Pumpspeicherkraftwerk mit Kugelspeichern zur Zwischenspeicherung von Offshore-Strom.  (Bild: Sperra)
Speicherlösung

Energie unter Wasser speichern

Das System StEnSea (Stored Energy in the Sea) überträgt das Funktionsprinzip der Pumpspeicher-Kraftwerke auf den Meeresboden. Eine Schlüsselkomponente bei dem innovativen Konzept zur Offshore-Energiespeicherung sind Unterwassermotorpumpen, deren Stromerzeugung und Pumpbetrieb der rückspeisefähige ABB-Frequenzumrichter ACS880-17 regelt.

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