Transformations-Hub Automotive Software Engineering (TASTE)
Softwareentwicklungskompetenzen sind Grundlage des Software Defined Vehicle
Individuelle Mobilität ist ein kritischer Faktor für den wirtschaftlichen Erfolg einer Gesellschaft, insbesondere die Vereinbarkeit von Familie und Beruf baut darauf auf.
Für komplexe und flexible Tagesabläufe wird das Verkehrsmodal Auto aktuell meist als alternativlos angesehen. Dies ist zum Teil ein Akzeptanz- bzw. Wahrnehmungsproblem, da alternative Modale und modalübergreifende Mobilität als wenig zuverlässig gelten. Aktuell findet Mobilitäts- und Routenplanung immer im Kontext eines primären Modals statt, lediglich für die letzte Meile werden teilweise alternative Modale eingeplant.
Im Vorhaben MobAPlan soll gezeigt werden, dass eine integrierte Planung von Tagesaktivitäten und den daraus hervorgehenden Mobilitätsbedarfen technisch machbar ist. Es soll ein Planungsassistent (MobAPlan) konzipiert und prototypisch implementiert werden, der Nutzer*innen bei der Planung der Tagesaktivitäten unter Berücksichtigung der individuellen Mobilitätspräferenzen sowie bei Gesundheitszielen unterstützt.
Intelligente Lösungen für den Transport von Menschen und Gütern stellen einen Schwerpunkt der FZI-Anwendungsforschung dar. Besonderes Augenmerk liegt hierbei auf dem öffentlichen Verkehr, der Anwendung von Künstlicher Intelligenz, der Weiterentwicklung von Fahrfunktionen und deren Absicherung sowie auf Open Source & Open Data.
Softwareentwicklungskompetenzen sind Grundlage des Software Defined Vehicle
Innovatives Forschungsdesign für krisenfeste Demokratien
Twin of Online Social Networks
Reallabor zum Transfer digitaler Gesundheitsanwendungen und KI ins Gesundheitswesen
Verteiltes, kontinuierlich lernendes Bordnetzmanagement der nächsten Generation
Sicherer Einsatz von automatisierten Shuttle-Fahrzeugen im städtischen Verkehr durch unterstützende Infrastruktur-Vernetzung
Broker für dynamische Produktionsnetzwerke
Führungsausbildung für Einsatzkräfte mittels intelligenter virtueller Realitäten
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Künstliche Intelligenz für Arbeit und Lernen in der Region Karlsruhe