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Forschungsprojekte zu praxisrelevanter
KI-Methodik

KI-basierte Erstellung und Optimierung von Digital Twins für den UseCase „unmanned utility vehicle“​

ASIMOV steht für „AI-training using Simulated Instruments for Machine Optimization and Verification“.

 

Ziel des internationalen Projektes ist, mit Hilfe von KI und Digitalen Zwillingen Anpassungen in cyberphysikalischen Systemen einfacher und verlässlicher umzusetzen. Die Technologie soll dabei unterstützen, die Entwicklungszeit neuer Systeme zu verkürzen, sowie die Entwicklung standardisiert und ressourcenschonend zu ermöglichen. Gerade für Sicherheitsnachweise ist dies von entscheidender Bedeutung. Neben Deutschland beteiligen sich Holland und Finnland an dem Projekt. ​

Das deutsche Konsortium des ASIMOV-Projektes untersucht im Rahmen eines Anwendungsfalls zum Thema „hochautomatisiertes Nutzfahrzeug“ Fragestellungen zum Einsatz von KI in der Entwicklung und Erprobung hochautomatisierter Fahrzeuge.

 

Die Aufgaben von NorCom umfassen den Aufbau von Architektur, Methoden und KI-Framework für Modelltraining und -synchronisation, so dass das Training innovativer KI-Algorithmen mit Digitalen Zwillingen in der industriellen Praxis anwendbar wird.

Weitere deutsche Partner neben NorCom sind AVL, LiangDao, OFFIS, RA Consulting und TrianGraphics.

KIARA
AI-Training / Model-Serving

Künstliche Intelligenz untersucht die Alterung von Abgasnachbehandlungssystemen aus Flottenmessdaten

KIARA steht für „Künstliche Intelligenz zur Alterungsidentifikation Realer Anwendungen von Abgaskatalysatoren“ und ist Teil des Förderprogramms „Neue Fahrzeug und Systemtechnologien - Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie für das Fahrzeug der Zukunft“ das die Kampagne „Strategie Künstliche Intelligenz“ der Bundesregierung unterstützt.​

Inhalt des Projekts ist die Entwicklung und Anwendung von KI-Methoden zur Abbildung des Alterungsverhaltens von Abgaskomponenten. Ziel ist die Ableitung von Optimierungspotentialen und -maßnahmen zur Einhaltung legislativer Rahmenbedingungen bei gleichzeitig nachhaltigem und kosteneffizientem Einsatz von Ressourcen, im konkreten Anwendungsfall die Minimierung verwendeter Edelmetall-Katalysatormaterialien in der Produktion von Abgasnachbehandlungssystemen.​

NorCom untersucht für das Projekt mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz die Alterung von Abgasnachbehandlungssystemen aus Flottenmessdaten.

Weitere Partner neben NorCom sind Umicore, AVL, AVL Schrick, Technische Universität Darmstadt und IVD.​

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