CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

ENABLING MARITIME DIGITALIZATION BY EXTREME-SCALE ANALYTICS, AI AND DIGITAL TWINS

Projektbeschreibung

Neue Plattform für eine verstärkte Digitalisierung in der Schifffahrt

Das Konzept digitaler Zwilling – eine virtuellen Darstellung physischer Vermögenswerte, das als Modell für verschiedene Zwecke eingesetzt werden kann – schlägt in vielen Industriezweigen Wellen. Die Schifffahrt ist keine Ausnahme. Das EU-finanzierte Projekt VesselAI wird ein Rahmenwerk entwickeln, das die Modellierung und Prognose des Seegangsverhaltens eines Schiffes ermöglicht. Unter Verwendung der Technologie digitaler Zwillinge wird das Rahmenwerk wirksam große Datenmengen zusammenbringen und angleichen. Dies ermöglicht sehr genaue Modellierung sowie die Optimierung des Entwurfs und Betriebs von Schiffen und Flotten unter verschiedenen dynamischen Bedingungen. VesselAI wird auch das Potenzial von künstlicher Intelligenz, Cloud-Computing sowie Hochleistungscomputern nutzen und so die weitere Digitalisierung in der Schifffahrt anregen.

Ziel

Shipping is the lifeblood of global economy, consequently one of the leading sources of greenhouse gases and one of the high-incident domains, due to heavy traffic especially in congested waters, therefore facing escalating pressure for safety, energy efficiency improvement and emissions reduction. Meanwhile, shipping generates extremely large amount of data in every minute, which potential, however, still remains untapped due to the involvement of enormous stakeholders and the sophistication of modern vessel design and operation. To address these challenges, VesselAI aims to develop, validate and demonstrate a unique framework to unlock the potential of extreme-scale data and advanced HPC, AI and Digital Twin technologies, and hence to promote the adoption and application of Big Data-driven innovations and solutions in maritime industry and beyond. By combining Digital Twin technologies and practices, VesselAI can efficiently fuse and assimilate huge amount of data, coming from both observations and simulations, to achieve highly accurate modelling, estimation and optimization of design and operation of ships and fleets under various dynamic conditions in near real time. Their technical enhancements and practical performance improvements are further demonstrated in 4 maritime industry pilots, tackling practical challenges for 1) global vessel traffic monitoring and management, 2) globally optimal ship energy system design, 3) short-sea autonomous shipping and 4) global fleet intelligence. VesselAI brings in a consortium of renowned actors in maritime and ICT domains, providing a perfect mix of high-level expertise in both domains and readily accessibility to huge amount of data for industry-leading research and innovation in the project. Together, VesselAI addresses the challenges of implementing extreme-scale analytics in industries and showcase how AI, cloud computing and HPC can encourage, and enable deeper digitalization in the maritime and wider industries.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-ICT-2018-20

Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Unterauftrag

H2020-ICT-2020-1

Koordinator

ETHNICON METSOVION POLYTECHNION
Netto-EU-Beitrag
€ 511 562,50
Adresse
HEROON POLYTECHNIOU 9 ZOGRAPHOU CAMPUS
157 80 ATHINA
Griechenland

Auf der Karte ansehen

Region
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
€ 511 562,50

Beteiligte (12)