Press releases

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  • Wie dezentrale Technologien die Digitalisierung eines dezentralen Energiesystems vorantreiben / 2026

    Kleinstanlagen marktbasiert integrieren: DEER demonstriert technische Machbarkeit

    Presseinformation / February 10, 2026

    Marktliche Integration dezentraler Kleinstanlagen in den Redispatch-Prozess erfolgreich demonstriert. Mit der Demonstration der technischen Machbarkeit ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur marktbasierten Integration dieser Kleinstanlagen in den Redispatch Prozess geschafft. Für die Integration von potenziell Millionen von Anlagen wird ein digitales System benötigt. Im Projekt DEER – Dezentraler Redispatch: Schnittstellen für die Flexibilitätsbereitstellung wurde dafür ein Multi-Agenten System entwickelt, das Flexibilitätspotenziale lokal optimiert. Die Vermarktung erfolgt als marktbasiertes Angebot. Abschließend wurde die Funktionalität im Feldtest mit realen Anlagen demonstriert.

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  • The kick-off event for the JUPITER AI Factory (JAIF) consortium took place on 7 November 2025. Following the ceremonial inauguration of the JUPITER exascale computer at the Forschungszentrum Jülich (FZJ) in September, JAIF has now been launched. Representatives from EuroHPC and the relevant ministries were able to participate in the event via a livestream. The launch of the JUPITER AI Factory marks an important milestone in the development of an independent European AI ecosystem.

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  • Digital und nachhaltig für Oberfranken / 2025

    Forschungsdialog zur Twin Transformation in Bayreuth

    Presseinformation / October 27, 2025

    Fraunhofer-Gesellschaft und acatech veranstalten am 9. Dezember 2025 einen Forschungsdialog zum Thema Twin Transformation im Jugendkulturzentrum »Das Zentrum« in Bayreuth. Bürgerinnen und Bürger sind eingeladen, sich am Austausch zu beteiligen und ihre Perspektiven, Fragen und Ideen rund um die digitale und nachhaltige Transformation einzubringen.

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  • Spatenstich für den Neubau des Fraunhofer FIT in Bayreuth

    Presseinformation / October 23, 2025

    Der feierliche Spatenstich am 22. Oktober 2025 für den Neubau des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Informationstechnik FIT in Bayreuth markiert einen wichtigen Schritt der langfristigen Etablierung des Instituts in Oberfranken und Bayern. Das neue Gebäude liegt in unmittelbarer Nachbarschaft zum Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA. Gemeinsam bilden beide Einrichtungen künftig einen Fraunhofer-Campus in unmittelbarer Nähe des Campus der Universität Bayreuth. Dies ist ein starkes Zeichen der erfolgreichen und langfristigen Zusammenarbeit zwischen den Fraunhofer-Instituten, der Universität und der Industrie.

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  • Virtual worlds are a critical enabler of Europe’s autonomy in industry, healthcare, security, culture and education. Today, the Virtual Worlds Association (VWA) officially announces its establishment as an international non-profit association. The VWA aims to accelerate the rise of European virtual worlds by uniting communities, boosting world-class research, and moving innovations from academia to real-world markets and users. It promotes responsible, ethical, human-centric models to create positive impact on the economy, society, and public policy. The Association is now open to new members.

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  • At MEDICA 2025, Fraunhofer FIT will present a novel solution called "AI-enabled data for medicine", which combines transparency, traceability, and capacity building in the use of medical data for artificial intelligence. The aim is to make the development and application of AI-driven methods in healthcare more understandable, verifiable, and practice-oriented.

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  • Künstliche Intelligenz ist der Innovationsmotor der digitalen Transformation, doch viele Unternehmen stehen bei ihrer Nutzung vor einer Herausforderung: Sie wollen gleichzeitig leistungsfähige Modelle trainieren und Datenschutz wahren. Das neue Whitepaper des Institutsteils Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Informationstechnik FIT zeigt, wie dies gelingen kann: Mit SplitNFed, einem verteilten und kollaborativen Lernverfahren, das Datensouveränität mit Effizienz und Skalierbarkeit vereint.

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