Projekt Beschreibung

Im Fahrzeugbereich werden schon im normalen Fahrbetrieb sehr viele Daten erhoben und aufgezeichnet, darüber hinaus fallen Datenmengen in geplanten Messkampagnen (für Einzelfahrzeuge oder Fahrzeugflotten) an. Zusätzlich liegen oft auch große Datenmengen aus vergangenen Kampagnen vor. Wir entwickeln und verwenden hier Konzepte und moderne Verfahren der Datenanalyse, die insbesondere auch sehr große Datenmengen (»Big Data«) effizient verarbeiten und analysieren.

Ein zweiter wichtiger Arbeitsbereich aus dem Gebiet der datenbasierten Mathematik, beziehungsweise der Künstlichen Intelligenz (KI), sind Methoden der Systemidentifikation und des Maschinellen Lernens (ML). Hier setzen wir sowohl klassische Techniken wie auch moderne Ansätze ein, um Abhängigkeiten, Muster und dynamisches Systemverhalten aus vorhandenen Daten zu lernen und die so trainierten Modelle zu Analyse- und Prädiktionszwecke heranzuziehen.

Weitere Informationen beim Fraunhofer ITWM