Sensorikforschung

Sensorikforschung bezeichnet die wissenschaftliche Untersuchung, Entwicklung und Optimierung von Sensoren und sensorischen Systemen. Ziel ist es, physikalische, chemische oder biologische Größen zuverlässig zu erfassen, in elektronische oder optische Signale umzuwandeln und daraus robuste Messgrößen abzuleiten. Die Disziplin verbindet Grundlagenforschung mit Ingenieurpraktiken und legt großen Wert auf Kalibrierung, Messunsicherheit und Reproduzierbarkeit.

Der Forschungsbereich umfasst Material- und Transducerelemente, Fertigungstechniken und integrierte Systeme. Dazu gehören chemische, optische, elektrische, magnetische, mechanische und biosensorische Ansätze, Sensorarrays, MEMS/NEMS, flexible und textile Sensorik sowie tragbare und implantierbare Lösungen. Die Sensorikforschung arbeitet oft enge Schnittstellen zu der Metrologie, der Signalverarbeitung und der Dateninterpretation.

Typische Methoden sind Materialentwicklung, Dünnschicht- und Nanostrukturtechnik, Mikro- und Nanofertigung, Charakterisierung von Empfindlichkeit, Dynamik, Drift sowie Lebensdauer. Aufbauend werden Modelle, Simulationen und Kalibrierverfahren eingesetzt, ergänzt durch fortgeschrittene Datenauswertung, Mustererkennung und maschinelles Lernen zur Signalanalyse und Sensorfusion.

Anwendungsfelder reichen von Automobil- und Industrietechnik über Umwelt- und Lebensmittelsensorik bis zu Gesundheitswesen, IoT und Robotik. Typische Sensoren erfassen Temperatur, Druck, Feuchte, Gasmischungen, Biovariablen oder biometrische Größen und liefern Daten für Steuerung, Überwachung und Diagnostik.

Historisch entwickelte sich Sensorik aus Physik, Chemie und Elektrotechnik. Wichtige Meilensteine sind Halbleitersensoren, MEMS, optische Detektoren und elektrochemische Sensoren. Zentrale Herausforderungen bleiben Empfindlichkeit, Selektivität, Drift, Kalibrierung, Energieverbrauch, Kosten, Zuverlässigkeit und Betrieb in anspruchsvollen Umgebungen.

Zukünftige Entwicklungen fokussieren sich auf neue Materialschnittstellen, flexible und selbstversorgungssensoren, drahtlose Netzwerke, Edge- und Cloud-Verarbeitung, sowie Multi- oder multimodale Sensorik mit integrativer KI-Unterstützung.