Um unsere Zukunft nachhaltig gestalten zu können, brauchen wir saubere, sichere Energie. Um diese zu erreichen, wird immer mehr auf künstliche Intelligenz (KI) im Energiesektor gesetzt. Die Erforschung und Erprobung von Modellen der künstlichen Intelligenz für diesen Bereich hat das Potenzial, die Nutzung von Energie durch optimierte Energieeffizienz oder Erfassung, Analyse und Optimierung von Messwerten langfristig zu verbessern.
D
d-E-mand
Ziel von d-E-mand ist es, eine Basis für kleine Unternehmen zu schaffen, um innovative Dienstleistungen zu entwickeln, die auf die steigende Nachfrage nach zeitlich und räumlich flexiblem Aufladen von Elektrofahrzeugen reagieren.
G
Green AutoML for Driver Assistance Systems
Ziel des Projekts GreenAutoML4FAS ist es, ein ganzheitliches, kohlenstoffeffizientes System für Fahrerassistenzsysteme zu entwickeln
GLACIATION
GLACIATION zielt darauf ab, die Kohlenstoffemissionen durch die Entwicklung eines verteilten Wissensgraphen zu reduzieren, der die Effizienz der Big-Data-Analyse verbessert.
I
K
KISWind
KISWind steht für KI-gestütztes Schallemissionsmonitoring zur automatischen Schadenserkennung in Tragstrukturen von Windenergieanlagen
L
Leibniz AI Academy
Entwicklung und Etablierung eines transcurricularen, fächerübergreifenden Mikrostudiengangs "Leibniz AI Academy" an der Leibniz Universität Hannover (LUH).
R
ReNew
Das Projekt ReNew analysiert den Normenwandel in der deutschen Energiewirtschaft im Zuge der Energiewende hin zu dezentraler Erzeugung und erneuerbaren Energien und untersucht laufende Wertekonflikte.
S
SWIFTT
SWIFTT wird Waldbewirtschaftern erschwingliche, einfache und effektive Fernerkundungsinstrumente zur Verfügung stellen, die durch leistungsstarke maschinelle Lernmodelle unterstützt werden. Es wird einen ganzheitlichen Gesundheitsüberwachungsdienst anbieten, um verschiedene Risiken für Wälder und ihre Bewirtschafter zu erkennen und zu kartieren
