Wissensplattform
Entdecken Sie die neuesten Forschungsergebnisse des AI4Green-Forschungsprojekts über künstliche Intelligenz für ökologische Nachhaltigkeit.
Inferenzbasierte Ableitung von Produktvarianten auf Basis einer Design Structure Matrix
Produktkonfiguratoren brauchen riesige Wissensbasen – doch die lassen sich intelligent automatisieren. Die TH Deggendorf entwickelt im AI4GREEN-Projekt einen Inferenzalgorithmus auf Basis einer Design Structure Matrix, der aus bestehenden Stücklisten neue, technisch valide Produktvarianten ableitet.
Effizienter Warenumschlag mit maximaler Durchmischung
Optimierte Abläufe im Hochregallager maximieren die Durchmischung von Stoffballen – für geringeren Energieverbrauch und längere Anlagenlebensdauer.
Drohnenanalyse von Sturmschäden auf landwirtschaftlichen Flächen
Drohnen erfassen Sturmschäden auf Feldern schnell und präzise – für objektive Analysen und fundierte Entscheidungen.
Intelligente Speiseplanung für nachhaltige Kantinen
Nachhaltige Kantinen dank KI: Das Projekt AI4GREEN optimiert Speisepläne, reduziert Abfälle und verbindet individuelle Essenswünsche mit Betreiberzielen.
Energieeinsparung durch optimierte Robotersteuerung
KI-basierte Robotersteuerung spart Energie: Delta-Kinematik mit digitalem Zwilling und Reinforcement Learning.
AI-Based Multi-Sensor Quality Assurance in Additive Manufacturing
AI-driven multi-sensor monitoring enhances defect detection in 3D metal printing, cutting waste and ensuring reliability.
Echtzeit-Defekterkennung in der additiven Fertigung
KI erkennt Defekte in Echtzeit: Additive Fertigung wird effizienter, nachhaltiger und spart Energie durch frühe Fehlerklassifikation.