Vorhaben: BML-EcoSys - Bauhaus.MobilityLab Erfurt; Förderprogramm: "Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme"

Abstract

Ziel des Projektes war die Entwicklung eines offenen, serviceorientierten IKT-Ökosystem zur cross-sektoralen und quartiersbezogenen Verknüpfung von Informationen aus verschiedenen Infrastrukturen sowie deren erstmalige Umsetzung in einem Reallabor für Mobilitäts-, Logistik, Energie und Quartiersentwicklung im Stadtquartier Brühl der Landeshauptstadt Erfurt. Hierzu wurden die einzelnen IKT-Systeme der verschiedenen Infrastrukturen, einschließlich proprietärer Insellösungen, quartiersbezogen zu einem Verbund von Systemen im Sinne des Ansatzes eines „Systems of Systems (SoS)“ verknüpft. Es entstand ein offenes, komplexes IKT-Ökosystem mit cross-sektoralen Daten- und Applikationsverknüpfungen sowie der Möglichkeit sektorübergreifender datenbasierter innovativer Applikationen. Es erfolgte die Entwicklung der Laborplattform sowie die Integration innovativer KI Ansätze zur Automatisierung der Serviceprozesse auf der Plattform. Diese Ansätze wurden mit verschiedenem Partner und durch diverse Experimente erprobt. Datei-Upload durch TIB The goal of the project is to develop an open, service-oriented ICT ecosystem for cross-sectoral and neighborhoodrelated linking of information from different infrastructures and to implement it for the first time in a real laboratory for mobility, logistics, energy and neighborhood development in the Brühl district of the state capital Erfurt. To this end, the individual ICT systems of the various infrastructures, including proprietary stand-alone solutions, will be linked in a neighborhood-related manner to form a network of systems in the sense of a "Systems of Systems (SoS)" approach. The result is an open, complex ICT ecosystem with cross-sectoral data and application links and the possibility of cross-sectoral data-based innovative applications. The laboratory platform will be developed and innovative AI approaches will be integrated to automate service processes on the platform. These approaches will be tested, for example, using a self-learning energy management system for the neighborhood.