KI mobile Schienenkopfkonditionierung bei BERNMOBIL

Bernmobil, PROSE und Substring entwickeln in einem vom Bundesamt für Verkehr geförderten Forschungsprojekt eine bedarfsgerechte Schienenkopfkonditionierung. Ziel ist mithilfe von Sensorik und Künstlicher Intelligenz (KI) Lärm und Verschleiss maximal reduzieren.
Die Messsignale werden einem auf dem Fahrzeug installierten KI-Modell zugeführt, welches diese kontinuierlich auswertet und bestimmt, ob eine Konditionierung erforderlich ist. Im Bedarfsfall werden die GPS-Daten der neuralgischen Streckenpunkte direkt über ein IoT Interface an die Fahrzeuge mit mobiler Konditionieranlage übertragen. Mithilfe dieser Edgelösung kann sowohl die Latenzzeit als auch die zu übertragenden Datenmenge erheblich reduziert werden.

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Aufgabengebiet

• Konzeptionelle Unterstützung in der Projektplanung
• Umsetzung der gesamten Datenanalytik, einschliesslich der Verarbeitung akustischer Daten (Lärmreduktion auf den Trams) und der Entwicklung von State-of-the-Art KI Modellen zur optimalen Nutzung der mobilen Schienenkopfkonditionierung
• Erarbeitung eines Konzepts und Umsetzung einer Datenpipeline, einschliesslich der Vor- und Nachbearbeitung von Daten und dem Umgang mit Datenqualitätsproblemen
• Aufbau und Betrieb der Cloud-Umgebung, inklusive der Erarbeitung eines kostenoptimierten Datenspeicherkonzepts
• Konzeptionelle Erarbeitung und Implementierung von Dashboards zur Überwachung und Visualisierung von Daten
• Zusammenarbeit mit dem Hersteller der Messlösungen, um Daten effizient von Messgeräten in die Cloud zu transportieren, sowie Optimierung der Lösung im Hinblick auf Edge- und Cloud-Computing
• Sicherstellung, dass die Datenanalytik-Lösung nachvollziehbar und skalierbar ist.
• Unterstützen bei der Übergabe an die Produktion BERNMOBIL nach Abschluss des Projektes.