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 Project-Call ist in der Regel thematisch ein offener Call, mit dem zukunftsweisende Lösungen für relevante praktische Fragestellungen und gesellschaftliche Herausforderungen gefördert werden. Wichtig ist hier die disziplin- und hochschulübergreifende Kollaboration.
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 alle Calls des DIZH Innovationsprogramms werden die nächsten Eingabefristen auf der DIZH-Webseite 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 Mitgliedsgruppen 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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Eine globale Brücke in den Gesundheitsberufen bauen
Motivation/Rational Angesichts des raschen Wandels der Kapazitäten und der Nachfrage im Gesundheitswesen auf der ganzen Welt, ist die internationale Zusammenarbeit in der Ausbildung von Gesundheitsfachpersonen der Schlüssel zum Erfolg. Die ZHAW engagiert sich seit über 10 Jahren im Bereich Advanced Practice Nursing ...
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OSR4H – Open Set Recognition for Hematology
Development of a Proof of Concept for visual Open Set Recognition (OSR) algorithms applied to a Hematology task, the classification of white blood cells.
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AUTODIDACT – Automated Video Data Annotation to Empower the ICU Cockpit Platform for Clinical Decision Support
Monitoring diverse sensor signals of patients in intensive care can be key to detect potentially fatal emergencies. But in order to perform the monitoring automatically, the monitoring system has to know what is currently happening to the patient: if the patient is for example currently being moved by medical staff, ...
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Deep Brain Vessel Profiler
Es wird vermutet, dass die Architektur der versorgenden Hirngefässe das Auftreten und den Schweregrad häufiger zerebrovaskulärer Erkrankungen wie ischämische Schlaganfälle oder intrakranielle Aneurysmen beeinflusst. In diesem Projekt untersuchen wir Methoden zur effizienten Quantifizierung der Variabilität in ...
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Digital Companion
Zur Steigerung der Adhärenz von Patienten verbindet der Digital Companion die elektronische Krankengeschichte mit einer Patienten-App zu einem hochintegrierten System und schliesst damit den Kreis von einer Konsultation zur nächsten. Helmedica rüstet sich so gegen die ausländische Konkurrenz. ...
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Advancing debriefing & communications skills with avatars in immersive virtual reality
Das strukturierte Nachbesprechen von kritischen Situationen in sog. Debriefings verbessert die Zusammenarbeit und die Patientenversorgung. Gleichzeitig ist die Fähigkeit zu debriefen auch in mehrtägigen Kursen schwer zu lernen. Was fehlt sind interaktive, präzisierte, flexible, pandemiekonforme, kontinuierliche und ...
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Crowd Working in der Schweiz (CroWiS) - eine interdisziplinäre Analyse am Beispiel von Temporärkräften in der Pflege
Ausgangslage Temporärarbeit verändert die Lebens- und Arbeitswelten der Menschen und hat Konsequenzen für ihre soziale Absicherung. Bisher hat sich die Forschung auf die Vor- und Nachteile der Temporärarbeit, insbesondere bei ungelernten Arbeitskräften, konzentriert. Unklar ist, ob sich diese Konsequenzen auf ...
Publikationen
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Tuggener, Lukas; Satyawan, Yvan Putra; Pacha, Alexander; Schmidhuber, Jürgen; Stadelmann, Thilo,
2020.
The DeepScoresV2 dataset and benchmark for music object detection [Paper].
In:
Proceedings of the 25th International Conference on Pattern Recognition 2020 (ICPR’20).
25th International Conference on Pattern Recognition 2020 (ICPR’20), Online, 10-15 January 2021.
IAPR.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-20647
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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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