Projekte
Wir sind an einer Vielzahl von Forschungs- und Entwicklungsprojekten beteiligt. FleetMon hat als Datenlieferant für mehrere finanzierte Forschungsprojekte renommierter Universitäten und akademischer Institute weltweit fungiert. Darüber hinaus führen wir selbst Forschungsarbeiten durch oder arbeiten mit anderen maritimen Unternehmen und Institutionen zusammen, um Innovationen anzustreben. Je nach Studienumfang gewähren wir Studenten sogar kostenlosen Zugang zu unseren Produkten und Dienstleistungen. Bitte lesen Sie sich die Palette unserer Projekte durch, um mehr zu erfahren.
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Projekttypen
Forschungsgebiete
LEAS - landseitige Entscheidungsunterstützung für Verkehrssituationen mit hochautomatisierten oder autonomen Schiffe unter Verwendung von KI.
Dieses Projekt zielt auf die Erhöhung der Sicherheit im Seeverkehr ab und ist im Bereich der Sicherheitsforschung angesiedelt. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz werden das Schiff Traffic Service Center (VTS), das Fleet Operation Center (FOC) und das Schiff Coordination Center (VCC) technologisch auf das Auftreten von hochautomatisierten Schiffe vorbereitet. Es werden Konzepte entwickelt, um diese Informationen im Human Machine Interface (HMI) zu visualisieren.
Fallstudie - Vorhersage von Inland Schiff ETA mit Predictive Analytics
Die Technische Universität Berlin führte in Zusammenarbeit mit dem Forschungsprojekt SELECT eine Fallstudie durch. Die Studenten erhielten die Aufgabe, ein Dashboard zur Vorhersage der Ankunftszeit von Binnenschiffen Schiffe zu entwickeln und dabei AIS-Daten von FleetMon zu verwenden.
MAREMIS - KI-gestützte Berechnung der von Schiffen ausgehenden Luftverschmutzung und ihrer Ausbreitung.
Dies ist ein internationales Gemeinschaftsprojekt zwischen Singapur und Deutschland. Bei diesem Projekt wird die Technologie der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um die Verbreitung von Schadstoffen durch Schiffe in den Häfen zu untersuchen. Anhand der Ergebnisse werden Vorschläge zur Verbesserung der Luftqualität in Städten in Hafennähe entwickelt. Das Projekt wird unter anderem von den Verkehrsministerien der Städte und Staaten sowie den Hafenbehörden unterstützt.
Kieler Handelsindikator
FleetMon unterstützte das Institut für Weltwirtschaft (IfW Kiel) mit Echtzeitdaten der globalen Containerschifffahrt zur Erstellung eines KI-basierten Frühindikators für den internationalen Handel.
SEAPEOPLE - Ermittlung der Anzahl der Menschen auf See
Für Seegebiete und Häfen wird eine Methode entwickelt, um die Anzahl der Menschen auf See zu ermitteln. Hierfür werden Informationen aus den Schiffsdatenbanken FleetMon und community gebündelt. Die Anzahl der Personen in einem Seegebiet ist entscheidend für die Bereitstellung ausreichender Seenotrettungsmittel.
CADMUSS - Verfahren zur Kollisionsvermeidung auf Schiffen und an Land
In dem Projekt wird eine Methode entwickelt, um Beinahe-Unfälle von Schiffen zu identifizieren. Zu diesem Zweck werden die technischen Grenzen der Schiffe, aber auch der persönliche Sicherheitsbereich der nautischen Offiziere untersucht. Diese können dann für die Entwicklung neuer Richtlinien für den Betrieb von Schiff genutzt werden.
EmissionSEA - Extrapolation der Emissionen von Schiffen
Globale Klimaziele, strengere Emissionsvorschriften und der Emissionshandel machen es erforderlich, dass die gemeldeten Emissionsdaten validiert werden. In einem hochkomplexen Modell, das insbesondere einzelne Schiffe und deren technische Ausrüstung einbezieht, werden die Emissionen unter Berücksichtigung der Wetterbedingungen berechnet.
"Flaschenpost" - Deutsches Dokumentarfilm-Projekt
2019 wandte sich ein Team aus deutschen Produzenten und Umweltaktivisten an FleetMon , um Unterstützung zu erhalten. Für die Produktion eines Dokumentarfilms über die Möglichkeit, dass die Müllströme des Arktischen Ozeans ihren Ursprung in weit entfernten Orten wie Deutschland haben, haben wir mehrere GPS-Satellitentracker gesponsert, die auf eine Reise geschickt wurden.
PRESEA - KI-gestützte Verkehrsprognose zur Erhöhung der Sicherheit im Seeverkehr
Ziel von PRESEA ist die Entwicklung eines Software-Prototyps zur echtzeitbasierten, exakten Vorhersage und Darstellung des tatsächlichen Seeverkehrs in bestimmten Gebieten der Nord- und Ostsee für bis zu 14 Tage in die Zukunft.
MERMAID - Maritime Routing-Grafik auf der Grundlage von AIS-Daten
Im Projekt MERMAID wird eine Methode für Schiff Routing und die genaue Berechnung der ETA (Estimated Time of Arrival) von Schiffen entwickelt. Das Ergebnis wird ein Modul sein, das auf der Grundlage von AIS-Daten ein routingfähiges Edge-Node-Modell des Seeverkehrs ableiten kann.
Forschungspartner
FleetMon unterhält langfristige Forschungsbeziehungen zu Unternehmen und Instituten in aller Welt. Siehe unsere Galerie der Forschungspartner.
Akademische Partner
Jeden Monat erhalten wir zahlreiche Datenanfragen von Universitäten und Instituten, die uns AIS-Daten für Forschungsstudien zur Verfügung stellen. Eine Auswahl der von uns unterstützten Universitäten finden Sie in unserer Academic Partner Gallery.
Interessieren Sie sich für unsere Veröffentlichungen?
Hier finden Sie eine Sammlung der neuesten wissenschaftlichen Arbeiten und Veröffentlichungen, die mit FleetMon Datenquellen durchgeführt wurden.