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s/kit/KI/gi

Kindertagesstätten Stadt Oldenburg

Standorte der Kindertagesstätten im Stadtgebiet Oldenburg

Strandmüllmonitoring arktischer Küsten mittels fernerkundlicher Methoden und automatisierter Datenauswertung durch künstliche Intelligenz

Deutschland möchte mit der Fortführung der Forschung an einer Methode zur möglichst automatisierten Erkennung von Müll an arktischen Küsten weiterhin die Arktischen Staaten dabei unterstützen, ein arktisweit einheitliches (oder zumindest vergleichbares) Verfahren zu etablieren, das es ermöglicht, den Umweltzustand arktischer Küstenabschnitte hinsichtlich des Vorhandenseins von Müll jetzt und in Zukunft zu erfassen und zu bewerten. Ziel des Projektes ist es, eine Methode zu entwickeln, mittels derer Küsten- und Stranduntersuchungen in der Arktis per Drohne durchgeführt werden können. Bei der Erarbeitung der entsprechenden Methodik liegt der Fokus auf der Ermittlung arktisspezifischer Parameter und der automatisierten Auswertung gewonnener Daten. Die Konzeption soll zunächst an geeigneten Teststränden oder Gebieten in Deutschland erfolgen und dann in der Arktis validiert werden. Des Weiteren sind Konzepte zu erarbeiten, wie beispielsweise arktische Gemeinden, lokale Forschungseinrichtungen oder auch andere Stakeholder wie etwa Reiseunternehmen, die im Arktisraum agieren, die Methode anwenden können. Im Zuge der automatisierten Auswertung soll eine KI entwickelt und trainiert werden, mit der die generelle Detektion von Kunststoffmüll an Küsten und Stränden in der Arktis möglich ist und ggf. auch eine automatisierte Kategorisierung der Müllteile erfolgen kann.

Beeinflussung des Grundwassers durch einfache sanitaere Einrichtungen (Latrinen mit Versickerung) in Entwicklungslaendern

Dieses seit einiger Zeit laufende Projekt soll weitergefuehrt und in 2-3 Jahren abgeschlossen werden. Zur Zeit laufen diverse Felduntersuchungen in verschiedenen hydrogeologischen Verhaeltnissen in Indien, Bangladesh und Indonesien. Oertliche Institutionen fuehren diese Untersuchungen durch und werden dabei wissenschaftlich und z. T. auch finanziell unterstuetzt. Eine systematische Auswertung der Felddaten sowie der Daten aus der Literatur wird erlauben, verbesserte Richtlinien fuer die gegenseitige Beeinflussung von Faekalien-Entsorgungssanlagen (Latrinen) und Wasserversorgungsanlagen (Brunnen) bei verschiedenen Boden- und Grundwasserverhaeltnissen zu entwickeln.

Optimierter Betrieb von Solarturm-Receivern, Teilvorhaben: Entwicklung und Verifizierung aktiver nicht-invasiver Temperatursensierung im Hochtemperaturbereich

In OPTOP werden Design und Betrieb des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island eines Solarturmkraftwerks verbessert. Dafür wird innovative Messtechnik in ein Monitoringsystem basierend auf Machine Learning und Digital Twin integriert. Das Projekt OPTOP hat drei Kernthemen: a) Sensorik für Receiver: In einem integralen Messkonzept für den Receiver wird die verbesserte Erfassung der Receiveroberflächentemperatur mittels Infrarotkameras, eine nicht-invasive Erfassung der Fluidtemperatur im Receiver, eine betriebsbegleitende Strahlungsdichtemessung und die kamerabasierte Reflexionsgradvermessung des Receivers implementiert. Die Sensordaten werden gemäß den Prinzipien von Industrie 4.0 und dem IoT aufbereitet und für die Betriebsoptimierung und das Receivermonitoring bereitgestellt. b) Receivermonitoring und intelligente Betriebsstrategien: Basierend auf dem umfassenden Sensorinput und einem parallellaufenden Digital-Twin-Modell des Receivers wird ein Monitoringsystem entwickelt, das mittels Machine-Learning-Methoden ein Überschreiten der Receiver-Betriebsgrenzen im Voraus erkennt und dem Betreiber einen sicheren Betrieb erleichtert. Darauf aufbauend wird mit dynamischen Zielpunkt- und Defokussierstrategien und O&M-Zyklen eine intelligente Betriebsstrategie entwickelt, die den Betrieb der Solar Island sowohl energetisch als auch ökonomisch optimiert. c) Transientes Receiverdesign: Eine Methodik für das Design des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island wird entwickelt, welche das integrale System für maximalen Ertrag im transienten Kraftwerksbetrieb optimiert. Dafür wird der Einsatz variabler Flussschemata untersucht, für welche - um die Grenzen des erlaubten Einsatzbereichs nicht zu überschreiten - die umfassende Kenntnis des Receiverzustands im Betrieb basierend auf Sensorik und Digital Twin notwendig ist. Die entwickelte Sensorik und Simulations-Methodik wird im Labor und im Turmsystem Cerro Dominador in Chile implementiert und getestet.

Optimierter Betrieb von Solarturm-Receivern, Teilvorhaben: Online-Monitoring-System

In OPTOP werden Design und Betrieb des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island eines Solarturmkraftwerks verbessert. Dafür wird innovative Messtechnik in ein Monitoringsystem basierend auf Machine Learning und Digital Twin integriert. Das Projekt OPTOP hat drei Kernthemen: a) Sensorik für Receiver: In einem integralen Messkonzept für den Receiver wird die verbesserte Erfassung der Receiveroberflächentemperatur mittels Infrarotkameras, eine nicht-invasive Erfassung der Fluidtemperatur im Receiver, eine betriebsbegleitende Strahlungsdichtemessung und die kamerabasierte Reflexionsgradvermessung des Receivers implementiert. Die Sensordaten werden gemäß den Prinzipien von Industrie 4.0 und dem IoT aufbereitet und für die Betriebsoptimierung und das Receivermonitoring bereitgestellt. b) Receivermonitoring und intelligente Betriebsstrategien: Basierend auf dem umfassenden Sensorinput und einem parallellaufenden Digital-Twin-Modell des Receivers wird ein Monitoringsystem entwickelt, das mittels Machine-Learning-Methoden ein Überschreiten der Receiver-Betriebsgrenzen im Voraus erkennt und dem Betreiber einen sicheren Betrieb erleichtert. Darauf aufbauend wird mit dynamischen Zielpunkt- und Defokussierstrategien und O&M-Zyklen eine intelligente Betriebsstrategie entwickelt, die den Betrieb der Solar Island sowohl energetisch als auch ökonomisch optimiert. c) Transientes Receiverdesign: Eine Methodik für das Design des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island wird entwickelt, welche das integrale System für maximalen Ertrag im transienten Kraftwerksbetrieb optimiert. Dafür wird der Einsatz variabler Flussschemata untersucht, für welche - um die Grenzen des erlaubten Einsatzbereichs nicht zu überschreiten - die umfassende Kenntnis des Receiverzustands im Betrieb basierend auf Sensorik und Digital Twin notwendig ist. Die entwickelte Sensorik und Simulations-Methodik wird im Labor und im Turmsystem Cerro Dominador in Chile implementiert und getestet.

GTS Bulletin: ISAH02 HKIT - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISAH02 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISA): Routinely scheduled observations for distribution from automatic (fixed or mobile) land stations (e.g. 0000, 0100, … or 0220, 0240, 0300, …, or 0715, 0745, ... UTC) A2 (H): 90°E - 0° tropical belt(The bulletin collects reports from stations: HKIT;) (Remarks from Volume-C: XXX)

KI unterstützte Kommunikationstechnologien zur dynamischen Optimierung von Mobilität und Energiespeichern zur Frequenzstabilisierung und Energieversorgung, Teilvorhaben Comfortcharge: Bidirektionales Laden

Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.

KI unterstützte Kommunikationstechnologien zur dynamischen Optimierung von Mobilität und Energiespeichern zur Frequenzstabilisierung und Energieversorgung, Teilvorhaben SachsenEnergie: Bidirektionales Alltagsladen

Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.

KI unterstützte Kommunikationstechnologien zur dynamischen Optimierung von Mobilität und Energiespeichern zur Frequenzstabilisierung und Energieversorgung, Teilvorhaben SachsenNetze: Konzepterstellung Frequenzstabilisierung aus dem Verteilnetz

Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.

Entwicklung eines Verfahrens zur nicht-invasiven repräsentativen Gewinnung von Gewebeproben zur Bestandesschätzung von Rothirschen und Wildschweinen

Viele Populationen großer Huftiere sind in Mitteleuropa managementrelevant. Im in Südwest-Deutschland gelegenen Pfälzerwald kommen sowohl Wildschweine (Sus scrofa) als auch Rothirsche (Cervus elaphus) in mutmaßlich großen, aber letztendlich unbekannten Dichten vor. Für ein nachhaltiges Management beider Arten sind verlässliche und akkurate Populationsschätzungen nötig. Nicht-invasive genetik-basierte Methoden repräsentieren in diesem Zusammenhang ein nützliches Instrument für das Wildtiermanagement, da sie es erlauben, Tiere zu erfassen, ohne sie zu fangen oder anderweitig zu beeinflussen. Nicht-invasive Methoden arbeiten meist mit Haar- oder Kotproben, die genotypisiert werden und so eine Unterscheidung zwischen Individuen ermöglichen. Eine der Anwendungen nicht-invasiver Methoden ist die Populationsschätzung. Im Rahmen eines Promotions-Projekts wurde ein nicht-invasiver genetik-basierter Ansatz für die Populationsschätzung bei Wildschweinen und Rothirschen entwickelt, im Freiland getestet und anschließend evaluiert. In ersten Versuchen am Wildschwein wurde die Haarbeprobung mittels beköderter 'Haarfänger' getestet. Dabei zeigte sich, dass die Methode für diese Tierart für den Zweck der Populationsschätzung nicht geeignet ist. Grund hierfür waren signifikante alters- und gruppenstatusabhängige Verhaltensunterschiede bei der Beprobung. Im Folgenden wurde sowohl für Wildschweine als auch für Rothirsche die Kotbeprobung entlang von Transektlinien getestet und angewandt; die so gewonnenen Proben wurden genotypisiert und zum Berechnen von Populationsschätzungen verwendet. Für beide Tierarten sind die geschätzten Populationszahlen erheblich höher als zuvor angenommen, da bislang lediglich die Jagdstreckenstatistik und - im Fall des Rothirsches - Scheinwerferzählungen als Anhaltspunkt genommen werden konnten. Die hier vorgestellte Methode stellt eine viel versprechende Alternative zu den traditionell angewandten Methoden wie z.B. Jagstreckenstatistiken oder Losungszählverfahren dar, da sie absolute Populationszahlen ergibt und damit eine quantitative Bewertung des Erfolgs von Managementmaßnahmen ermöglicht. Die Methode könnte auch auf andere Huftierarten übertragen angewandt werden. Mittlerweile ist eine nicht-invasive genetik-basierte Bestandesschätzung auch für Rehe (Capreolus capreolus) entwickelt und getestet worden.

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