Forschungsprojekte
Hier finden Sie eine Liste an aktuellen und ausgewählten abgeschlossenen Forschungsprojekten.
Aktuelle Forschungsprojekte
Cynergy4MIE
Laufzeit: 1.9.2024 – 31.8.2027
Leitung: Vera Hofer
Finanzierung: EU Kommission
Partner: mehr als 40 Partner aus Industrie und Forschung (unter ihnen: AVL List GmbH, Mercedes-Benz AG, Infineon Technologies Austria AG, Silicon Austria Labs GmbH, Virtual Vehicle Research GmbH, Technische Universität Graz, Technische Universität München).
Eines der Projektziele ist die Untersuchung des Einsatzes von kooperativen Multi-Agenten Systemen bei Rettungseinsätzen. Solche Agenten sind mit einfachen Sensoren zur Erfassung von Wärmesignalen, Geräuschen oder anderen für die Rettungseinsätze relevanten Signale ausgestattet, Während eines Rettungseinsatzes können solche Agenten selbst einem Risiko ausgesetzt sein, sodass es unklar ist, ob der Agent seine Aufgaben erfüllen kann. Beispielsweise kann eine Drohne einem Feuer zu nahe kommen und ihre Funktion teilweise oder ganz verlieren. Die Universität Graz erforscht die Probleme, die sich aus riskanten Situationen ergeben. Insbesondere wird untersucht, welche Daten und Berechnungsmethoden erforderlich sind, um die verbleibende Erfolgswahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass der Agent seine Mission erfüllt. Diese Informationen fließen in einen geeigneten Entscheidungsprozess ein und werden für die Optimierung der Durchführung kritischer Missionen benötigt.
Curricula Timetabling Optimization (CUTT)
Laufzeit: 01.10.2020 - 31.12.2024
Leitung: Ulrich Pferschy
Finanzierung: Universität Graz
Projektpartner: Universität Udine
Inhalt:
Beim Lehramtsstudium an der Universität Graz können Studierende zwei beliebige Fächer aus 28 möglichen Studienfächern wählen. Durch diese breite Wahlmöglichkeit kommt es unvermeidlich zu Überschneidungen von Kursen und somit zu Behinderungen des Studienverlaufs. Durch ein Optimierungsmodell (ILP) sollen die bisher lokal von einzelnen Instituten geplanten Stundenpläne nunmehr zentral disponiert werden. Durch die angebotene Zahl von Parallelgruppen soll (zumindest für die stärker nachgefragten Studienfächer) ein weitgehend überschneidungsfreies Lehrveranstaltungsangebot berechnet werden, das individuell auf die einzelnen Studierenden zugeschnitten ist. Auch die üblichen Abweichungen vom Regel-Studienfortschritt (Hinausschieben einzelner Kurse) werden berücksichtigt.
Abgeschlossene Forschungsprojekte
Automatische Lithologie-Erkennung von Baurohstoffen
Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2020
Leitung: Vera Hofer
Finanzierung: BMWFW - Bundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft
Partner: Geologische Bundesanstalt
Das Projekt widmete sich mit seiner Erforschung von regenerativen Lagerstätten der gesellschaftlichen Herausforderung von Ressourcenknappheit und steht daher in direktem Zusammenhang mit dem Ziel von Sustainable Development in seiner Form als Schutz und nachhaltiger Gebrauch der terrestrischen Resourcen. Im Rahmen des Projektes wurden Techniken zur Automatisierung der petrographischen Geröllanalyse mit Hilfe statistischer Verfahren anhand von Reflexionsspektren österreichischer Geröllproben weiterentwickelt. Die Analyse solcher Daten stellt aufgrund des Datenumfangs und der Datenstruktur eine Herausforderung an die einzusetzenden statistischen Verfahren dar.
Adaption der Klassifikation im dynamischen Umfeld bei Fehlen von aktueller Daten der Zielvariable
Laufzeit: 01.08.2016 - 30.10.2019
Leitung: Vera Hofer
Finanzierung: Jubiläumsfonds der OeNB (Österreichische Nationalbank)
In einem dynamischen Umfeld ändert sich die Verteilung der erkärenden Variablen und der Zielvariable über die Zeit hinweg. Solche Veränderungen führen zu einer Verschlechterung der Ergebnisse einer Klassifikationsregel, da die Daten, mit deren Hilfe eine Klassifikationsregel ermittelt wurde, nach solchen Änderungen nicht mehr repräsentativ sind. In vielen Anwendungen ist es nicht möglich, einen aktuellen vollständigen Datensatz mit erklärenden Variablen und der Zielvariable zu erhaben. Ein typisches Beispiel dafür ist das Kreditgeschäft. Die erklärenden Merkmale wie Einkommen, Beruf, Familienverhältnisse, Vermögen etc. lassen sich leicht erheben, nicht jedoch die Bereitschaft des Kunden, einen Kredit zurückzuzahlen. Diese Information steht erst viel später zur Verfügung. Das Projekt beschäftigte sich daher mit der Frage, wie eine statistische Klassifikationsregel mit Hilfe von unvollständigen Daten über ein sich änderndes Umfeld aktualisiert werden kann, ohne dass aktuelle Informationen über die Zielvariable und deren Änderung im Zeitablauf vorliegen.
PowerBase
Laufzeit: 1.5.2015 – 30.4.2018
Leitung: Vera Hofer
Finanzierung: EU Kommission/FFG
Partner: 39 Partner aus Industrie und Forschung (unter ihnen: Infineon Technologies Austria AG, Plansee SE, Fronius International GmbH, ams AG, Max Planck Institut für Eisenforschung GmbH, Technische Universität Dresden, greenpower technologies, University of Bristol).
Technische Eigenschaften elektronischer Bauteile in Fahrzeugen unterliegen über ihre Lebenszeit hinweg gewissen Veränderungen. Zur Gewinnung von Daten über das Driftverhalten dieser Parameter werden geeignete Stresstests an einer Stichprobe von Bauteilen durchgeführt. Im Projekt PowerBase befasste sich die Universität Graz mit der Entwicklung statistischer und wahrscheinlichkeitstheoretischer Modelle zur Bestimmung von Testlimits für technische Parameter elektronischer Bauteile auf der Basis dieser Daten. Diese Testlimits sollen sicherstellen, dass die Bauteile die vom Anwender geforderten Spezifikationen über die Lebenszeit hinweg einhalten.
Mein Strom, dein Strom, unser Strom: Intelligente Steuerung von Energiegemeinschaften
Laufzeit: 01.01.2022 - 31.12.2023
Leitung: Ulrich Pferschy
Finanzierung: Zukunftsfonds Land Steiermark
Projektpartner: FH Joanneum
Inhalt:
Seit 2021 ermöglicht das Erneuerbaren-Ausbau-Gesetz die Gründung von Erneuerbare-Energie-Gemeinschaften (EEG). Dabei kann lokal erzeugte Energie, etwa von Photovoltaikanlagen, innerhalb der Energiegemeinschaft erzeugt, gespeichert, verbraucht und wechselseitig verkauft werden. Die konkreten Spielregeln und Preisbildungen innerhalb der Gemeinschaft bleiben dabei frei gestaltbar. Für den einzelnen Teilnehmer ergeben sich unterschiedliche Handlungsstrategien für den selbst erzeugten Strom. Im Projekt wird ein Optimierungsmodell erstellt, mit dem das Verhalten der einzelnen Prosumer sowie der Gemeinschaft als Ganzes optimal gestaltet werden kann. Besonders wichtig sind dabei Speicherelemente, zeitlich verschiebbare Verbraucher, und Elektro-Autos. Auf Basis der optimalen Entscheidungen werden adäquate Preismodelle entwickelt, um auch egoistisch agierende Mitglieder zu gesamtheitlich sinnvollem Verhalten zu leiten.
move2zero - Full decarbonisation of an urban public transport bus system and integration of innovative on-demand services
Laufzeit: 01.10.2019 - 31.12.2023
Leitung: Ulrich Pferschy
Finanzierung: FFG / klima+energie fonds
Projektpartner: Holding Graz AG und andere
Inhalt:
Die Holding Graz plant die städtische Autobus-Flotte bis 2030 mit emissionsfreien Antriebstechnologien zu betreiben um im städtischen Umfeld Treibhausgasemissionen, Luftverschmutzung und Lärmbelastung zu reduzieren. Das Kooperationsprojekt move2zero entwickelt ein ganzheitliches Konzept für eine vollständige Dekarbonisierung eines städtischen Bustransportsystems. Betrachtet werden dafür als Antriebskonzepte elektrische Antriebe gespeist durch kurz- oder langfristige Batterien, Brennstoffzellenantriebe sowie Wasserstoff-Motoren. Als Projektpartner werden am Institut Optimierungsmodelle entwickelt, die für die einzelnen Buslinien bei gegebenen Fahrplan- und Kapazitätsvorgaben die optimalen Antriebskonzepte auswählen, um die Gesamtkosten des Transportsystems zu optimieren. Dazu muss auch die benötigte Infrastruktur (wie z.B. Ladestationen) geplant und optimal lokalisiert werden.
Erstellung eines Planungs- und Analysesystems zur Fahrzeugplanung
Laufzeit: 01.09.2020 - 31.12.2022
Leitung: Ulrich Pferschy
Projektpartner: Rotes Kreuz Steiermark
Inhalt:
Die Anzahl der täglich im Einsatz befindlichen Fahrzeuge des Roten Kreuzes mit dem dazu benötigten Personal in jeder Bezirksstelle ist ein wesentlicher Faktor für eine zufriedenstellende Leistungserbringung und die anfallenden Kosten. Daher soll ein Prognosetool entwickelt werden, welches auf Basis der vorliegenden Anmeldungen und sonstiger Einflussfaktoren wie Wochentage, Feiertage, saisonale Aspekte, etc. die Anzahl der Einsätze für den Folgetag abschätzt. Das entwickelte Optimierungssystem soll dann unter Verwendung der Einsatzdaten aus der Vergangenheit die geeignete Anzahl und Typ an Fahrzeugen vorschlagen.