Schäden am Gleisnetz führen oft zu quietschenden und ruckelnden Straßenbahnen sowie zu kostspieligen Schäden an den Fahrzeugen. Um das zu vermeiden, soll zukünftig eine zustandsbasierte und kosteneffiziente
Instandhaltung der Gleisinfrastruktur ermöglicht werden. Dafür erforschen wir zusammen mit unseren Projektpartnern Deutsches Zentrum für Luft-und Raumfahrt e.V. und AIT Austrian Institute of Technology geeignete KI-Verfahren für die automatische Datenanalyse.

Die Aufgabe von i4M technologies GmbH ist dabei die Realisierung eines autarken Messsystems mit hoher Leistungsfähigkeit und die Umsetzung der entwickelten, komplexen KI-Algorithmen an der Edge (im Fahrzeug).

Bei der jährlichen mFUND Konferenz im Dezember 2023 hat Martin Noll das Messsystem und die aktuellen Ergebnisse vorgestellt. Die Details möchten wir euch nicht vorenthalten. Schaut gerne in die Präsentation rein.

Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr über das Förderprogramm mFUND.