Projekte

Eco-Crossing – Entwicklung, Untersuchung und Demonstration eines intelligenten routenoptimierenden Systems zur Reduzierung des Brennstoffverbrauchs von Fähren

Eco-Crossing Zentrale Herausforderungen der operativen Schifffahrt sind der nachhaltige und optimale Schiffsbetrieb sowie die Reduktion von Emissionen. In der internationalen Handelsschifffahrt wird z

DiTAq – Digital Twin of Aquatic Environments

Digitale Zwillinge (Digital Twins, DTs) haben aufgrund ihrer Echtzeit-Darstellung von physischen Objekten in verschiedenen Bereichen große Popularität erlangt. Auch in den Umweltwissenschaften hat das

APLASTIC-Q Arktis – Strandmüllmonitoring arktischer Küsten mittels fernerkundlicher Methoden und automatisierter Datenauswertung durch künstliche Intelligenz

Strandmüll gilt in internationalen Abkommen zunehmend als wichtiger Indikator für die Verschmutzung der Ozeane. In der Vergangenheit wurden zahlreiche Methoden zur Erfassung von Strandmüll entwickelt.

HAI-x – Hybrid AI explainer

Immer mehr Anwendungen in Industrie, Wirtschaft und Wissenschaft nutzen unterschiedliche KI-Techniken und KI-Workflows simultan, um komplexe Probleme zu lösen und komplexe Prozesse und Entscheidungen

iMagine – Imaging data and services for aquatic science

In der aquatischen Forschung wird häufig auf Bild- und Videodaten zurückgegriffen, um Erkenntnisse über unsere Ozeane, Seen und Flüsse zu gewinnen. Aktuelle Herausforderungen in diesem Forschungsberei

Green-AI Hub Mittelstand – Green-AI Hub Mittelstand: KI für mehr Ressourceneffizienz im Mittelstand

Green-AI Hub Mittelstand: KI für mehr Ressourceneffizienz im Mittelstand Künstliche Intelligenz kann kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) dabei unterstützen, ihre Ressourceneffizienz zu steigern un

ZLW – Zukunftslabor Wassermanagement

Als fundamentale Existenzbasis sowie als unersetzbarer Stoff vieler natürlicher und technischer Produktionsprozesse ist Wasser eine elementare Ressource. Wie in vielen anderen Branchen hat auch in der

APLASTIC-Q-Canada – Machine Learning identification of pollutants and other debris in Canadian Waterways

Das Projekt beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung von KI-Methoden zur Erkennung und Analyse von Müll in Flüssen und Kanälen. Zum Einsatz kommen stationäre Kamerasysteme, welche eine Langzeitüberw

PlasticObs_plus – Verbund - KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen

Das flugzeuggestützte Monitoring zur Detektion von Plastikmüll stellt eine moderne, universelle Beobachtungsmethode dar, um der drängenden und rapid ansteigenden Problematik der Plastikmüllverschmutzu

APLASTICQ-IDN – Plastics monitoring, identification and capacity building in Indonesia

Jüngste Untersuchungen zeigen, dass die indonesischen Flüsse zu den am stärksten verschmutzten Flüssen der Welt gehören. Als Reaktion darauf hat die indonesische Regierung den indonesischen Aktionspla