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Projektprofil:

Titel: Duales Kohlenstoffmanagement-System für intelligent vernetzte Fahrzeuge

Art: Forschungsprojekt, Teil des von der FFG (Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft) geförderten F&E- und Innovationsprogramms Austria-Jiangsu

Kooperierende Organisation: DatenVorsprung GmbH and Edge Intelligence Institute Nanjing Ltd.

Ort: Jiangsu Provinz, China

Dauer: 2 Jahre, Start im November 2023

Ziel: Untersuchung dualer Kohlenstoffmanagementsysteme für intelligente, internetverbundene Fahrzeuge. Das Projekt befasst sich mit der Vielfalt, Komplexität und Heterogenität der Bord-Sensoren intelligenter vernetzter Fahrzeuge, der schwachen Rechenleistung von Bord-Gateways sowie der hohen Straßenverkehrsverschmutzung und Kohlenstoffemissionen im Kontext der dualen Kohlenstoffanforderung.

Problem Beschreibung/Motivation

  • Chinas intelligent vernetzten Fahrzeugen fehlt ein verfeinertes duales Kohlenstoffmanagement-System.
  • Es besteht ein dringender Bedarf an einem Kohlenstoffemissionsprognosemodell unter Verwendung von Internet of Things (IoT) und Künstlicher Intelligenz.
  • Das Ziel ist es, eine Plattform für das duale Kohlenstofffahrzeugmanagement zu entwickeln, welches darauf abzielt zielt darauf ab, sich mit der dualen Kohlenstoffstrategie für die intelligente vernetzte Fahrzeugindustrie in Einklang zu bringen.
  • Das abschließende Ziel ist es, die Kohlenstoffemissionskontrolle zu verbessern und zur Umweltnachhaltigkeit beizutragen.

Innovation und Einblick

Technische Innovation

  • Begrenzungen in Fahrzeugsensoren überwinden
  • Inkonsistenzen in Datenformaten aus verschiedenen Quellen angehen
  • Verbesserung des Kohlenstoffemissionsmanagements, durch die Entwicklung einer Plattform für das duale Kohlenstoffmanagement für intelligente internetverbundene Fahrzeuge

 

Modellinnovation

  • Begrenzungen von Einzelfunktionsautomobillösungen überwinden
  • Mangel an intelligentem Informationsmanagement beheben, sodass ein effizientes und genaues Kohlenstoff-Emissionsmanagement möglich ist
  • Robuste Prognosemodelle für Kohlenstoffemissionen entwickeln
  • Verbesserung der Energieeinsparung bei Automobilen, sowie des Energie- und Umweltdrucks

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