AVL und der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik an der Technischen Universität München (TUM) haben gemeinsam eine Berechnungsmethode entwickelt, bei der unterschiedliche Fahrzeugflotten jeweils ein neuronales Netz trainieren. Das dort Erlernte wird dann ein globales Modell weitergegeben, ohne dass auf die Originaldaten der OEMs zugegriffen werden muss. Das KI-Modell steht dann als Basis für die Berechnung der Restlebensdauer der Batterie zur Verfügung. Dank dieses Federated Learning Ansatzes konnte die verbleibende Batterielebensdauer gegenüber dem einzelnen Flottenmodel wesentlich genauer vorhergesagt werden – der Fehlerwert reduzierte sich durchschnittlich um 32 Prozent. (jr)
Branchen-News
AVL: Neuer COO für Geschäftsbereich Engineering
Lukas Walter kehrt nach mehreren Jahren in leitenden Positionen der Automobilindustrie zur AVL zurück.
Technologie-Radar
Digitaler Zwilling ermöglicht Vogelperspektive auf den Verkehr
Im Rahmen des Projekts Providentia++ haben Forschende der TU München zusammen mit Projektpartner Valeo einen digitaler Zwilling des Verkehrsgeschehens entwickelt, der vernetzte Fahrzeuge frühzeitig und aus der Vogelperspektive über Hindernisse auf der Fahrbahn informiert.
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TUM: New technology for the solid-state battery
The start-up Qkera has developed new electrolyte components for solid-state batteries. With a high energy density, great stability and low production costs, the spin-off from the Technical University of Munich (TUM) aims to help this battery technology achieve a breakthrough.