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)
Medienspiegel
Podcast: Warum effiziente Elektromobilität innovative thermische Systeme braucht
Der Podcast von Valeo liefert einen kurzen Abriss über die Bedeutung von thermischen Systemen bei der Elektrifizierung von Fahrzeugen, beleuchtet entsprechende Aktivitäten des Unternehmens und gibt Einblicke, wie das Unternehmens die Marktentwicklung einschätzt.
Technologie-Radar
Methodik zur Bewertung der Thermal-Runaway-Ausbreitung in Batteriesystemen
Die Studie zeigt, dass die Ausbreitung von Thermal Runaway stark von Zellchemie und Design abhängt und probabilistische Methoden für eine belastbare Sicherheitsbewertung erforderlich sind.
Technologie-Radar
Forschungsprojekte: Sichere Kreuzungen durch Vernetzung
Mit einer Kick-off-Veranstaltung beim Konsortialführer Valeo startete letzte Woche das Forschungs- und Entwicklungsprojekt „DEKOR-X. Es soll die Gefahrenstelle Kreuzung durch dezentrale Kommunikation entschärfen, ohne dass dafür an jeder Kreuzung teure zusätzliche Infrastruktur zugebaut werden muss.