Forschungsförderung
Wir schaffen ermutigende Rahmenbedingungen für die digitale Transformation der Forschung. ZHAW digital ist Teil der Digitalisierungsinitiative der Zürcher Hochschulen (DIZH). Unser gemeinsames Ziel ist es, die Wettbewerbsfähigkeit des Kantons Zürich als Forschungs- und Entwicklungsstandort im nationalen und internationalen Wettbewerb zu stärken und die Wirtschaft und Gesellschaft dabei zu unterstützen, die Chancen der digitalen Transformation wahrzunehmen.
Fördergefässe
DIZH Fellowship
Hochqualifizierte Forschende der ZHAW werden in der Zusammenarbeit mit Fachleuten anderer Zürcher Hochschulen gefördert. Somit forschen Professor:innen, Senior Researcher, promovierte wissenschaftliche Mitarbeitende und Doktorierende aller Hochschulen interdisziplinär und gemeinsam zur digitalen Transformation. Im Frühjahr 2020 haben die ersten 13 Fellows ihre Arbeit aufgenommen. Mittlerweile fördert ZHAW digital bereits die 3. Generation an Fellows. Anträge müssen bis 11. Juni 2022 eingereicht werden.
Gestaltung des aktuellen Calls(PDF 251,6 KB) (Frühling 2022)
DIZH Innovationsprogramm
Verschiedenartige Innovationsprojekte der Zürcher Hochschulen (ZHAW, UZH, PHZH und ZHdK) sollen mit dem privaten und öffentlichen Sektor im Bereich Digitale Transformation Erkenntnisse aus der Forschung näher an die Praxis heranführen und zur Anwendung verfügbar machen. Umgekehrt sollen die Bedürfnisse und Erfahrungen der Anwendungspartner:innen in die Wissenschaft einfliessen.
Der Rapid-Action-Call ist ein kleiner Call, hinsichtlich der Fördersumme und der Laufzeit. Bewerben kann sich, wer in einem laufenden Projekt dringend Geld braucht, um es zu beenden oder einen Teilaspekt umzusetzen. Daher ist es sehr wichtig, im Gesuch diese Dringlichkeit plausibel darzustellen.
Der Struktur-Call ist der grösste Call der DIZH. Im Zentrum steht dabei nicht ein einzelnes Projekt, sondern es soll über mindestens zwei Hochschulen - in enger Kollaboration mit der Praxis - eine neue Struktur aufgebaut werden, die die DIZH überdauern soll, also über 2029 hinaus.
Für beide Calls werden die nächsten Eingabefristen hier publiziert, sobald festgelegt.
Digital Futures Fund
Der «Digital Futures Fund» richtet sich an alle ZHAW-Mitarbeitende, die eine innovative Idee zur digitalen Transformation aus den Bereichen Bildung und Forschung sowie aus den Management- und Supportbereichen erarbeiten oder testen möchten. Alle Projektleiter:innen werden durch ihr gefördertes Projekt automatisch in die Digital Community «Digital Futures Lab» aufgenommen, damit sie sich themenspezifisch intensiver mit Kolleg:innen vernetzen und austauschen können.
Alles zum Digital Futures Fund
Mehr zur Community Digital Futures Lab
KI Forschung
CLAIRE: Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe
CLAIRE will die europäischen Spitzenleistungen in der KI-Forschung und -Innovation aktiv stärken. Das Netzwerk bildet eine paneuropäische Konföderation von Laboratorien für die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz in Europa. Seine Mitgliedgruppen und -organisationen haben sich verpflichtet, gemeinsam an der Verwirklichung der Vision von CLAIRE zu arbeiten: europäische Exzellenz in allen Bereichen der KI, für ganz Europa, mit einem Fokus auf den Menschen.
Die ZHAW ist aktives Mitglied von CLAIRE und unterstützt einerseits den Aufbau des CLAIRE Office Zürich mit lokalen akademischen und industriellen Organisationen, die im Bereich KI tätig sind, sowie andererseits die nationale und internationale Vernetzung des Offices.
Projekte
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myTeaching
Wie prüft man „kompetenzorientiert“? Wann finden die Evaluationen statt? Und was tut sich eigentlich aktuell in der Unterrichtsforschung? Wer an der SML unterrichtet, sieht sich mit vielerlei Fragen konfrontiert. Die Rahmenbedingungen für Dozierende an der SML verändern sich und nicht immer finden sich alle ...
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Quantified Self – Schnittstelle zwischen Lifestyle und Medizin
Ausgangslage Die preiswerten Sensoren in tragbaren Geräten und eine immer grössere Anzahl von Applikationen (Apps) zu den Themen Lifestyle, Wellness und Gesundheit machen es den Nutzerinnen und Nutzern dieser Produkte möglich, ihren Körper und ihr Verhalten selbst zu messen. Diese Selbstvermessung ist unter dem ...
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SIDAC2
Das Ziel des SIDAC2-Projektes beinhaltet ein integriertes System zur Bewertung und Verwaltung von Bestandsimmobilien. Das SIDAC2-Projektteam stellte sich zusammen aus Forscher der ZHAW des Instituts für Facility Management (IFM), des Institus für Verwaltung und Management (IVM) und des Instituts für Angewandte ...
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ENSCC Smart Urban Isles
Dieses Projektvorhaben beabsichtigt unabhängige, smarte urbane Energie-Inseln (SUI) zu erforschen, implementieren und validieren. SUI werden öffentliche Areale bezeichnet, welche die Synergien zwischen den verschiedenen Gebäudefunktionen und skalierbaren Vorteile von Energie (-speicher) Lösungen nutzen. Das Projekt ...
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Funknetz für das Monitoring des Pflanzenwachstums in Landwirtschaftskulturen
Das Funknetzwerk ermöglicht die Beobachtung des Pflanzenwachstums an örtlich verteilten Punkten in Weinbergen oder Obstanlagen. Direkt an den Pflanzen angebrachte Sensoren messen elektrische Signale der Pflanze und erlauben Rückschlüsse auf den Entwicklungsstatus. Die in den energieautarken Knoten aufgezeichneten ...
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Participative Foresight for Smarter Cities
Recently, the smart city concepts have gained increasing importance in current energy and city planning. Various smart city projects which have been realized show that a systemic, integrative approach is crucial. However, in the projects the delineation of boundaries for integrative planning and the realization of ...
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Expertenstudie Digital Health
Die digitale Transformation macht auch vor dem Schweizer Gesundheitswesen nicht halt, auch wenn immer noch häufig die Dokumentation von Patientendaten auf Papier vorgenommen wird. Mit der Digitalisierung kommen nicht nur neue rechtliche Anforderungen auf die Leistungserbringer zu, auch die IT-Infrastruktur für die ...
Publikationen
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Fischer, Damaris; Brändle, Fabio; Mertes, Alexander; Pleger, Lyn E.; Rhyner, Alexander; Wulf, Bettina,
2020.
Swiss Yearbook of Administrative Sciences.
11(1), S. 129-144.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.5334/ssas.141
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Glüge, Stefan; Amirian, Mohammadreza; Flumini, Dandolo; Stadelmann, Thilo,
2020.
How (not) to measure bias in face recognition networks [Paper].
In:
Schilling, Frank-Peter; Stadelmann, Thilo, Hrsg.,
Artificial Neural Networks in Pattern Recognition.
9th IAPR TC 3 Workshop on Artificial Neural Networks for Pattern Recognition (ANNPR'20), Winterthur, Switzerland, 2-4 September 2020.
Cham:
Springer.
Lecture Notes in Computer Science ; 12294.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58309-5_10
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Schilling, Frank-Peter; Stadelmann, Thilo, Hrsg.,
2020.
9th IAPR TC 3 Workshop on Artificial Neural Networks for Pattern Recognition (ANNPR'20), Winterthur, Switzerland, 2-4 September 2020.
Springer.
Lecture Notes in Computer Science ; 12294.
ISBN 978-3-030-58308-8.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58309-5
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Meierhofer, Jürg; Dobler, Martin; Frick, Klaus; Schweiger, Lukas,
2020.
Smart service patterns for small manufacturing enterprises [Paper].
In:
Bigdeli, Ali; Baines, Tim, Hrsg.,
Proceedings of the Spring Servitization Conference : Advanced Services for Sustainability and Growth.
Spring Servitization Conference "Advanced Services for Sustainability and Growth", Online, 14-16 September 2020.
Birmingham:
Aston University.
S. 88-95.
Verfügbar unter: https://www.advancedservicesgroup.co.uk/ssc2020-proceedings
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West, Shaun; Meierhofer, Jürg; Stoll, Oliver; Schweiger, Lukas,
2020.
Value propositions enabled by digital twins in the context of servitization [Paper].
In:
Bigdeli, Ali; Baines, Tim, Hrsg.,
Proceedings of the Spring Servitization Conference : Advanced Services for Sustainability and Growth.
Spring Servitization Conference "Advanced Services for Sustainability and Growth", Online, 14-16 September 2020.
Birmingham:
Aston University.
S. 152-160.
Verfügbar unter: https://www.advancedservicesgroup.co.uk/ssc2020-proceedings
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Roost, Dano; Meier, Ralph; Toffetti Carughi, Giovanni; Stadelmann, Thilo,
2020.
Combining reinforcement learning with supervised deep learning for neural active scene understanding [Paper].
In:
Active Vision and Perception in Human(-Robot) Collaboration Workshop at IEEE RO-MAN 2020 (AVHRC’20), online, 31 August - 4 September 2020.
University of Essex.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-20419
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Sima, Ana-Claudia; Dessimoz, Christophe; Stockinger, Kurt; Zahn-Zabal, Monique; Mendes de Farias, Tarcisio,
2020.
F1000Research.
8, S. 1822.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.12688/f1000research.21027.2
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