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  • Forschung: Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen

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.

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Emission

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.

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Maschinelles Lernen

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.

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