FH Technikum Wien - Lärmreduktion im Zugverkehr: Künstliche Intelligenz erkennt Störeinflüsse an Wagons im Vorbeifahren


FH Technikum Wien - Lärmreduktion im Zugverkehr: Künstliche Intelligenz erkennt Störeinflüsse an Wagons im Vorbeifahren

17.08.2022, Wien - FH Technikum Wien und psiacoustic entwickeln KI-System, das anhand von akustischen Messsignalen automatisch Wagons mit hohen Lärmemissionen identifizieren kann.


Im Kampf gegen den Klimawandel ist es notwendig, den Verkehr in großem Ausmaß von der Straße auf die Schiene zu verlagern. Die Bahn gehört zu den umweltfreundlichsten Verkehrsträgern, weshalb in den vergangenen Jahren auch zahlreiche Investitionen beschlossen wurden, die eine Erhöhung der Fahrgastzahlen und damit auch des Schienenverkehrs zum Ziel haben. Mit diesem vermehrten Bahnaufkommen erhöhen sich allerdings auch die Lärmemissionen und die damit verbundenen negativen Auswirkungen auf Gesundheit und Wohlergehen von Menschen und Umwelt.

Diese Herausforderung ist der Ausgangspunkt eines neuen Forschungsprojektes der Fachhochschule Technikum Wien (FHTW) gemeinsam mit der psiacoustic Umweltforschung und Engineering GmbH. Im Rahmen der 18. Ausschreibung des kompetitiven Förderprogrammes „Mobilität der Zukunft“ der Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) hat sich der F&E-Antrag des Konsortiums für eine Förderung qualifiziert.

Im Vorbeifahren: Störeinflüsse automatisch erkennen

Das Projekt ADSiM – Automatische Detektion von Störeinflüssen im Monitoring von Bahnlärm unter Anwendung von KI – hat als Ziel die Entwicklung eines Systems, das Wagons identifiziert, die aufgrund von Abnützungen, Brems- oder Kurvengeräuschen besonders stark zur Lärmbelastung beitragen. „Dafür wird eine Künstliche Intelligenz entwickelt, welche akustische Effekte vollautomatisch der genauen Achse des Zugs zuordnet, wenn dieser eine acramos Messstation passiert“, erklärt Matthias Blaickner vom Kompetenzfeld Artificial Intelligence & Data Analytics des Departments Computer Science der FHTW. Geräuschvolle Wagen können somit sofort identifiziert und ausgetauscht werden. Zudem ermöglicht die kontinuierliche, KI-basierte Auswertung der Messsignale eine vorausschauende Instandhaltung der Messstellen selbst (Predictive Maintenance).

Start des Forschungsprojekts ist im Herbst. Die Projektpartner versprechen sich aus den Ergebnissen interessante, neue Erkenntnisse auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungen im Spannungsfeld zwischen Mobilität und Nachhaltigkeit.

FHTW-Master-Studien mit Themenbezug

Passend zur Themenstellung des ADSiM-Projekts hat die FH Technikum Wien mit den Master- Studiengängen AI Engineering und Data Science auch zwei fachbezogene Bildungsangebote im Portfolio. Die Studierenden erhalten darin umfassendes Know-how rund um die Themen Künstliche Intelligenz bzw. Datenanalyse.

Über die FH Technikum Wien

Die FH Technikum Wien ist Österreichs Fachhochschule für Technik und Digitalisierung. Seit ihrer Gründung im Jahr 1994 hat sie 13.000 Absolvent*innen hervorgebracht. Aktuell werden 4.500 Studierende in 30 Bachelor- und Master-Studiengängen zu Spitzenkräften für die Wirtschaft ausgebildet. Die FH ist ein Netzwerkpartner des FEEI – Fachverband der Elektro- und Elektronikindustrie. https://www.technikum-wien.at


Medienkontakt:


Mag. (FH) Jürgen Leidinger
Marketing & Communications
+43 1 333 40 77-7131
juergen.leidinger@technikum-wien.at

ENDE Pressemeldung / Pressemitteilung FH Technikum Wien - Lärmreduktion im Zugverkehr: Künstliche Intelligenz erkennt Störeinflüsse an Wagons im Vorbeifahren




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