Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.
Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).
| Titel | HyConnect - Connecting Hydrogen Supply and Demand for Sustainable Transport Logistics |
| Kurzname | HyConnect |
| Kurzbeschreibung | Das Projekt „HyConnect“ zielt darauf ab, die Herausforderungen der Wasserstofflogistik im Straßengüterverkehr durch eine innovative digitale Plattform zu lösen. Diese verbindet Kapazitätsmanagement, dynamische Preisbildung, Reservierungssysteme und eine universelle Datenschnittstelle für Wasserstofftankstellen. Dadurch wird eine präzise Synchronisation von Wasserstoffangebot und -nachfrage ermöglicht, was die Planungssicherheit sowohl für Tankstellenbetreiber als auch für Logistikunternehmen erhöht. Ziel ist es, die Effizienz der Wasserstoffnutzung zu steigern, Kosten zu reduzieren und die wirtschaftliche Attraktivität von Wasserstoff als Energieträger im Verkehr zu verbessern. Im Fokus stehen die Entwicklung und Pilotierung einer Plattform, die durch KI-basierte Algorithmen Echtzeitdaten verarbeitet und optimiert. Dies erleichtert Investitionen in Flotten und Infrastruktur und adressiert das "Henne-Ei-Problem“ der Wasserstoffmobilität. Repräsentative Use Cases werden genutzt, um die Funktionalität und Skalierbarkeit der Plattform zu prüfen. |
| Jahr der Einwerbung | 2025 |
| Laufzeit Beginn | 01.01.2026 |
| Laufzeit Ende | 30.06.2028 |
| Projektleitung | Lutz, Theo, Prof. Dr. |
| Fakultät | W |
| Institut | IMLA |