Im Zeichen von «Future Health», «New Work» und «Zero Emission»
Die Stiftung FHNW fördert dank Spenden innovative Forschungsprojekte der Fachhochschule Nordwestschweiz in einer frühen Entwicklungsphase und schafft damit die Grundlage für weiterführende Drittmittel sowie nachhaltige Wirkung. Durch diese Anschubfinanzierung werden nicht nur zentrale Weichen für eine erfolgreiche Projektentwicklung gestellt, sondern auch wertvolle Innovationsimpulse für Wirtschaft, Gesellschaft, Wissenschaft und Lehre ausgelöst.
Im Jahr 2025 stand die Förderung im Zeichen der strategischen Zukunftsfelder der Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW: «Future Health», «New Work» und «Zero Emission». Die vier mit insgesamt CHF 120 000 geförderten Projekte in den Bereichen Gesundheit, digitale Wissenssysteme und Nachhaltigkeit zeigen das Potenzial interdisziplinärer Zusammenarbeit. Sie reichen von innovativen Therapieansätzen und der Früherkennung von Demenz über KI-gestützte Lernsysteme bis hin zu Ansätzen einer kulturell verankerten Nachhaltigkeit.
Diese Projekte förderte die Stiftung FHNW im Jahr 2025:
Atelier für Kulturen der Nachhaltigkeit: Wissenschaft, Künste und Zivilgesellschaft im Dialog
Pädagogische Hochschule FHNW in Zusammenarbeit mit Hochschule für Gestaltung und Kunst Basel FHNW, Hochschule für Musik Basel FHNW, Hochschule für Soziale Arbeit FHNW und Hochschule für Wirtschaft FHNW
Das Projekt will neue Wege für ein nachhaltigeres Leben finden. Um die Umwelt zu schützen und die Klimaziele der Schweiz zu erreichen, braucht es Lösungen für Bereiche wie Energie, Verkehr, Industrie und Landwirtschaft. Diese Lösungen müssen jedoch nicht nur technisch überzeugend, sondern auch gesellschaftlich akzeptiert und kulturell verankert sein. Deshalb bringt das Projekt Studierende und Mitarbeitende der FHNW aus verschiedenen Fachrichtungen sowie Menschen aus der Gesellschaft zusammen. In kreativen Workshops – sogenannten Ateliers – arbeiten sie gemeinsam an nachhaltigen Ideen. Kunst und Wissenschaft treffen aufeinander, um neue Formen der Zusammenarbeit und des Dialogs zu entwickeln. Das Ziel ist, Nachhaltigkeit nicht nur als Wissen, sondern als gelebte Kultur im Alltag zu verankern.
Entwicklung und Testung von Nanobodies gegen Dengue
Hochschule für Life Sciences FHNW
Das geplante Projekt hat zum Ziel, Nanobodies gegen das Dengue-Virus (DENV) zu entwickeln, um die Schwere von Dengue-Infektionen zu verringern. Dengue stellt aufgrund des Fehlens spezifischer Therapien ein ernstes globales Gesundheitsrisiko dar. Dieses Projekt baut auf den Erkenntnissen eines durch den «Wellcome Trust Innovator’s Award» geförderten Vorhabens auf, das bereits Nanobodies gegen DENV-Serotypen identifizieren konnte. Ziel ist es, diese Nanobodies weiterzuentwickeln, zu optimieren und ihr therapeutisches Potenzial in In-Vitro Studien zu validieren. Der Innovationsgehalt dieses Projekts liegt in der Kombination aus Hochdurchsatzsequenzierung, maschinellem Lernen und Strukturdesign, um Nanobodies mit breiter Neutralisierungswirkung gegen Dengue zu entwickeln. Diese Antikörper könnten nicht nur Dengue-Therapien revolutionieren, sondern auch als Modell für die Entwicklung von Therapeutika gegen andere Virusinfektionen dienen.
Advanced Computational Methods for Future Health: Decoding Dementia Through Ocular Imaging and Eye Movements (CUES)
Hochschule für Angewandte Psychologie FHNW und Hochschule für Informatik FHNW in Zusammenarbeit mit der Hochschule für Technik und Umwelt FHNW
Das Projekt will die Früherkennung von Demenz verbessern – einer Erkrankung, die weltweit mehr als 55 Millionen Menschen betrifft und für Patienten, Pflegekräfte und die Gesellschaft eine grosse Belastung darstellt. Obwohl Demenz derzeit nicht heilbar ist, können durch frühzeitige Diagnose und gezielte Massnahmen der Krankheitsverlauf verlangsamt und die Lebensqualität verbessert werden. Das Forschungsprojekt setzt auf innovative Technologien, um kognitive Beeinträchtigungen frühzeitig zu erkennen. Im Fokus stehen digitale Augenmarker, die durch Netzhautbilder und Augenbewegungsanalysen erfasst werden. Diese Methoden sind schnell, kostengünstig und nicht invasiv – eine Netzhautaufnahme dauert weniger als eine Minute, während herkömmliche Tests mehrere Stunden in Anspruch nehmen können. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und Eye-Tracking sollen Augenbewegungen genauer analysiert und mit anderen Gesundheitsdaten verknüpft werden, um Demenzrisiken frühzeitig zu erkennen. Die Technologien könnten auch in Kliniken weltweit eingesetzt werden, selbst in Ländern mit begrenzten Ressourcen. Gemeinsam mit der Universität und dem Universitätsspital Basel werden bestehende Daten ausgewertet und erste Tests durchgeführt. Das Ziel ist, eine effektive und kostengünstige Methode für die Diagnose und Überwachung von Demenz zu entwickeln – ein wichtiger Schritt im Kampf gegen diese Krankheit.
Chat-basiertes, multi-modales Wissensinformationssystem
Hochschule für Technik und Umwelt und Hochschule für Informatik
Das Projekt entwickelt den KI-Tutor der FHNW weiter – ein Vorreiter in der Schweizer Hochschullandschaft. Ziel ist es, die Lernunterstützung für Studierende durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz deutlich zu verbessern. Der KI-Tutor basiert auf chatbasierten Informationssystemen, die bisher vor allem Texte aus Dokumenten analysieren konnten. Das neue Projekt erweitert diese Systeme um Multimodalität, das heisst, neben Text werden auch Bilder, Grafiken, Tabellen und Videos einbezogen. Diese Erweiterung ermöglicht es, komplexere Fragen besser zu beantworten und Lerninhalte anschaulicher und umfassender darzustellen. Durch den Einsatz moderner Technologien wie «Retrieval Augmented Generation» (RAG) und Vision-Language-Modellen können Studierende Informationen nicht nur aus Texten, sondern auch aus visuellen Inhalten ziehen – schnell, präzise und effizient. Die KI hilft dabei, den Lernprozess zu vertiefen und selbstgesteuertes Lernen gezielt zu fördern. Diese technologische Weiterentwicklung macht das Lernen flexibler, verbessert das Benutzererlebnis und unterstützt Studierende dabei, ihre KI-Kompetenzen zu erweitern. Mit diesem Fortschritt könnte der KI-Tutor zu einem wichtigen Werkzeug für das Lernen der Zukunft werden.