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Als Zentrum für digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN) vernetzen wir die Spitzenreiter der niedersächsischen Digitalisierungsforschung, um die digitale Transformation des Landes aktiv zu gestalten. Mit einem Netzwerk aus mehr als 70 Wissenschaftler*innen, über Hochschulen und Forschungseinrichtungen sowie mehr als 90 Praxispartnern entwickeln wir im Sinne einer Denkfabrik zukunftsweisende Ideen und Lösungen.

Wir bündeln und koordinieren die anwendungsorientierten Forschungstätigkeiten des Landes mit einem gemeinsamen Ziel: den Digitalisierungsstandort Niedersachsen zu stärken. Auf dieser Seite geben wir Ihnen Einblicke in die inhaltliche Forschung unserer Zukunftslabore und zeigen ihnen unseren wissenschaftlichen Beitrag zur Digitalisierung des Landes.

Filtern nach Zukunftslabor:
September 2025
Bild des autonomen Versuchsfahrzeug der TU Clausthal.
Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Mobilität entwickelten Monitoring-Systeme, um die Sicherheit autonomer Fahrzeuge während der Fahrt zu gewährleisten. Durch funktionales und situatives Monitoring können unsichere Fahrsituationen erkannt und das Fahrzeug in einen sicheren Zustand versetzt werden.
Aluminiumrohre in verschiedenen Größen und Formen gestapelt in einem Regal
Das Transferprojekt KI-P³ entwickelt ein datenbasiertes Verfahren, mit dem Unternehmen auf individuelle Produktanfragen reagieren und ihre Prozessplanung effizienter gestalten können. Maschinelles Lernen hilft, Komponenten wiederzuverwenden und die Nachfrage zu prognostizieren.
Mitarbeitende in einer Industriehalle, virtuelle Grafiken zeigen Analysedaten
Mit dem Transferprojekt EasyData entwickeln Forschende ein Low-Code-Werkzeug, das die Datenerfassung in Produktionsanlagen vereinfacht. KMU können damit ältere Maschinen digital aufrüsten, Prozesse optimieren und die Grundlage für Digitale Produktpässe schaffen – ganz ohne IT-Spezialwissen.
Ein Mann hält eine Präsentation zur Prozesskette Werkzeugfertigung.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Produktion setzten Maschinelle Lernverfahren (ML) ein, um verschleißbedingte Formabweichungen präzise vorherzusagen. Sie untersuchten die Unsicherheit der Modelle und nutzten Active Learning, um die Datenbasis autonom zu erweitern und die Produktionsqualität zu sichern.
August 2025
Ein Mann hält eine Präsentation vor einer Gruppe.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Agrar untersuchen die Potenziale von Datenräumen für die Landwirtschaft und ermitteln die Ansprüche verschiedener Stakeholder an ein ideales, landwirtschaftliches Datenökosystem. Zudem analysieren sie den aktuellen Stand zur Interoperabilität digitaler Systeme.
Person am Laptop. Auf dem Bildschirm steht Digital Twin.
Das Zukunftslabor Circular Economy entwickelt Szenarien und zugehörige Daten- sowie Informationsmodelle für KI-basierte digitale Zwillinge und Produktpässe. Die Wissenschaftler*innen ermitteln zusammen mit Praxispartnern aus Niedersachsen Anforderungen an die Datenhaltung und den Datenaustausch in der Circular Economy.
Zwei Männer sitzen an einem Kontrollsystem.
Durch gekoppelte Forschungslabore und digitale Simulationen untersuchten Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Energie, wie sich Energiekomponenten im Stromnetz verhalten, welche Rolle Gebäude und Flexibilitäten spielen und welche Risiken durch Störungen der digitalen Kommunikation entstehen.
Juli 2025
Eine Gruppe nimmt an einem Workshop teil.
Die Forschung des Zukunftslabors Gesellschaft & Arbeit zu Digitalisierungsprozessen in öffentlichen Verwaltungen und der Industrie verdeutlicht: Die Mitgestaltung seitens der Beschäftigten und direkten Vorgesetzten sowie das Erleben von Wertschätzung sind entscheidend für den Erfolg der digitalen Transformation.
Zwei Männer stehen vor einem Bildschirm
Das Zukunftslabor Gesundheit erprobte eine Plattform für den sicheren, standortübergreifenden Austausch medizinischer Daten. Zudem arbeiten die Wissenschaftler*innen an Empfehlungen für die Anwendung von Modellierungsstandards und ermöglichen so eine Übersicht für eine effiziente, datengestützte Gesundheitsforschung.
Produktionsmaschine zum Dreh-Fräsen
Im Transferprojekt VisionAdapt wird untersucht, wie Kamerasysteme und Maschinelles Lernen die spanende Fertigung effizienter, sicherer und autonomer machen. Ziel ist, kritische Späne automatisch zu erkennen und Bearbeitungsprozesse in Echtzeit anzupassen – ohne menschliches Eingreifen und mit höherer Prozesssicherheit.

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