Intelligente Asset-Management-Plattform für digitale Zwillinge für Verkehrsinfrastrukturmanagement mittels Wissensgraph und XAI

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    Über talenta

    Im Verkehrssektor ist die Implementierung digitaler Zwillinge Teil der Digitalisierungsmaßnahme zur Verbesserung der Ressourceneffizienz im Management der Infrastrukturen. Der Einsatz digitaler Zwillinge findet jedoch aufgrund von Herausforderungen wie dem fehlenden gemeinsamen Verständnis von digitalen Zwillingsmodellen, schwieriger Modellintegration, Sicherheitsproblemen, fehlendem Zugriff auf wichtige Daten und hohen Kosten sowie wegen ineffizienter Geschäftsmodelle immer noch nur begrenzt statt.

    Projektvolumen

    643.240

    BMDV-Förderung

    74,4 %

    Projektzeitraum

    -

    Förderkennzeichen

    19F2235A

    Bundesland

    Hessen

    Förderlinie

    Förderlinie 2

    Projektupdates

    Die öffentliche Auftaktveranstaltung des Projektes fand online am 7. März unter Beteiligung des BMDV statt. Bei Ihrem Grußwort betonte Frau Astrid Ullwer, Referentin des Förderprogramms mFund: „talenta verspricht eine praxisnahe und innovative Anwendung für die Mobilität der Zukunft. Das Projekt hat sich im Wettbewerb gegen andere Projektvorschläge durchgesetzt - aufgrund seines unternehmensübergreifenden Ansatzes.“

    Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer KMU- gerechten Asset-Management-Plattform zur unternehmensübergreifenden, sicheren und intuitiven kollaborativen Verwaltung von Assets der digitalen Zwillinge. Dies kann durch die Entwicklung eines standardisierten Graph-basierten semantischen Modells des Assets, erklärbaren maschinellen Lernen (XAI) und eines szenarienbasierten intelligenten Such- und Entdeckungsmechanismus des Assets erreicht werden.

    Quelle: Vectorsoft AG

    Im Rahmen des Projekts wird eine einheitliche semantische Beschreibung von digitalen Assets mittels Ontologie entwickelt, um ein gemeinsames Verständnis von Daten und Modellen zwischen Unternehmen/Organisationen zu fördern. Datenquellen mit verschiedenen Formaten werden durch KI-Ansätze mit der Ontologie verlinkt und zu einem Wissensgraph geführt. Das Projekt entwickelt eine XAI-Toolsets/Modellbibliothek zur Verbesserung der Transparenz der gewonnenen Informationen aus den digitalen Zwillingen.

    Verbundkoordinator

    Vectorsoft logo

    Vectorsoft AG, Heusenstamm

    Projektpartner

    Concedra logo

    Concedra GmbH, Bochum

    Jacobs University Bremen logo svg

    Jacobs University Bremen gGmbH, Bremen

    Netzwerk

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    Projektticker