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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Ratgeber MEDIENKOMPETENZ
Kinder und Jugendliche wachsen in einer Welt der Medienvielfalt auf. Eltern und Lehrpersonen fühlen sich oft unsicher oder überfordert und fragen sich: Wie viel Medienzeit und welche Medieninhalte sind gut für die Kinder? Was tun bei Cybermobbing oder Onlinesucht? Im Ratgeber MEDIENKOMPETENZ hat das ...
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2PCS - Personal Caring and Protection System
CHALLENGE The main problem the Personal Protection & Caring System (2PCS) aims to solve is the significant loss of mobility of elderly people caused by subjective and objective insecurity, individual fears (i.e. danger of falling, being alone in dangerous situations, individual helplessness), disorientation, lack ...
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Datensafe für professionelle Benutzer
Der „Datensafe für professionelle Benutzer“ stellt firmeninternen und firmenübergreifenden Teams eine einfach zu benutzende und gleichzeitig hochsichere Online-Plattform zur Verfügung, mit welcher Dokumente sicher verwaltet und untereinander und mit Dritten ausgetauscht werden können. Dieses real existierende ...
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MS Powerpoint Accessibility AddIn
Das MS Powerpoint Accessibility AddIn ist COM AddIn für Microsoft Powerpoint 2010. Das AddIn unterstützt den Author beim Erstellen von zugänglichen Powerpoint Dokumenten für Menschen mit Sehbehinderungen. Aus diesen Dokumenten können PDF Dokumente erzeugt werden, welche mit Screen Readern vollständig lesbar sind. ...
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Datensafe für Unternehmen
Internet Datensafes entwickeln sich zunehmend in verschiedenen Geschäftsbereichen und Märkten zu einem wichtigen Instrument, um Endkundenbeziehungen zu schützen, operative Kosten zu senken und natürlich um den eigenen Produkten einen Konkurrenzvorteil durch erhöhten Endkundennutzen zu verschaffen. Ziel dieses ...
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JAMES-Studie
JAMES steht für Jugend, Aktivitäten, Medien – Erhebung Schweiz. Die JAMES-Studie liefert seit 2010 repräsentative Zahlen zur Mediennutzung von Jugendlichen in der Schweiz und wird von der ZHAW im Zweijahresrhythmus durchgeführt. Es werden jeweils über 1'000 Jugendliche im Alter von 12 bis 19 Jahren aus den drei ...
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Online Datasafe (datainherit.com)
Im Rahmen dieses Projekts wurde eine hochsichere Web-Applikation entwickelt, welche digitale Werte von Kunden sicher und zuverlässig abspeichert. Das InIT war im Projekt primär für Design, Implementierung und Testen der sicherheitskritischen Komponenten zuständig. Die Applikation ist verfügbar unter ...
Publikationen
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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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Lehmann, Claude; Goren Huber, Lilach; Horisberger, Thomas; Scheiba, Georg; Sima, Ana-Claudia; Stockinger, Kurt,
2020.
Journal of Big Data.
7(1).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1186/s40537-020-00340-7
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Meierhofer, Jürg; West, Shaun,
2020.
Data-driven decision support by digital twins in manufacturing [Paper].
In:
Proceedings of the 7th SDS.
7th Swiss Conference on Data Science, Lucerne, Switzerland, 26 June 2020.
IEEE.
S. 53-54.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/SDS49233.2020.00019
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Roost, Dano; Meier, Ralph; Huschauer, Stephan; Nygren, Erik; Egli, Adrian; Weiler, Andreas; Stadelmann, Thilo,
2020.
Improving sample efficiency and multi-agent communication in RL-based train rescheduling [Paper].
In:
Proceedings of the 7th SDS.
7th Swiss Conference on Data Science, Lucerne, Switzerland, 26 June 2020.
IEEE.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-19978
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Ammann-Fiechter, Silvia; Adlberger, Elisabeth; Eichenberger zur Bonsen, Dorothée; Fankhauser, Lisa; Friedli, Beatrice; Kaiser, Barbara; Oberhauser, Nadine; Schwager, Monika; Stocker-Kalberer, Barbara; Sutter, Christiane; Weber-Käser, Andrea; et al.,
2020.
Hebammenkompetenzen per Gesetz.
Obstetrica.
2020(4), S. 18-21.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-20841
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Pleger, Lyn E.; Mertes, Alexander; Rey, Andrea; Brüesch, Caroline,
2020.
Allowing users to pick and choose : a conjoint analysis of end-user preferences of public e-services.
Government Information Quarterly.
37(4), S. 101473.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101473
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