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Blogpost
13. Januar 2025

Innovatives Abwasserbehandlungssystem steigert Effizienz und Nachhaltigkeit

Ein neuartiger Ansatz für die Abwasserbehandlung wurde entwickelt, der Effizienz und Nachhaltigkeit verbessern soll.

Blogpost
08. Oktober 2024

Wir reiten die Welle der Veränderung!

Am KWB kommt es im Oktober 2024 zu Personalveränderungen im Management.

Blogpost
01. Oktober 2024

Neue Gruppenleiterin Nasrin Haacke

Wir freuen uns, dass Dr. Nasrin Haacke seit Anfang Oktober unsere neue Gruppenleiterin für die Forschungsgruppe „Grundwasser“ ist.

KWB in den Medien
27. September 2024

Wasserwiederverwendung zur Kühlung im dänischen Kalundborg

in: wwt Wasserwirtschaft Wassertechnik 09/24

Unter dem Titel "Wasserwiederverwendung zur Kühlung im dänischen Kalundborg" berichten wir vom Projekt ULTIMATE Water EU.

Newsletter-Artikel
12. September 2024

Menschen am KWB: Dr. Enrique Campbell

Wir möchten die Menschen hinter unseren Projekten vorstellen. Diesmal: Enrique Campbell.

KWB in den Medien
28. April 2024

Künstliche Intelligenz für die Klimaresilienz

in: Tagesspiegel vom 29.04.2024

Unter dem Titel "Künstliche Intelligenz für die Klimaresilienz: Wie eine Französin Berlins Wasserversorgung sichert" ist ein Artikel über unsere neue Geschäftsführerin Pascale Rouault im Tagesspiegel erschienen, der verschiedene Schlaglichter auf unsere Arbeit wirft.

KWB in den Medien
10. April 2024

Läuft!

in: ALBERT Nr. 9 Wasser

Im Journal der Einstein Stiftung werden fünf Berliner Projekte für smartes Wassermanagement näher vorgestellt, mit dabei unser Projekt Smart Water und die gemeinsam mit den Berliner Wasserbetrieben und Vragments GmbH entwickelte App "Grundwasser sichtbar machen".

Blogpost
02. April 2024

Dr.-Ing. Pascale Rouault neue Geschäftsführerin

Der 2. April 2024 markiert den ersten Arbeitstag von Dr.-Ing. Pascale Rouault als neue Geschäftsführerin am KWB.

KWB in den Medien
29. März 2024

Verbessertes Asset Management dank Machine Learning

in: gwf Wasser + Abwasser 3/24

Artikel zu SEMAplus, eine Lösung, die statistische Methoden sowie Verfahren des maschinellen Lernens verwendet, um Prognosen zum Bestand und Zustand von Kanalnetzen zu erstellen.

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