[flowy_not_logged_in] [flowy_login_link]Redan prenumerant? Logga in här[/flowy_login_link] [/flowy_not_logged_in]
[flowy_non_subscriber] [/flowy_non_subscriber] [flowy_subscriber_only]man samlar in öppna data som kan användas för testning av maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI).”} /–>
Samarbetet mellan Rederi AB Ventrafiken och Rise syftar bland annat på att hitta nya sätt att minska färjors klimatpåverkan.
Ventrafikens bilfärja Uraniborg i trafik mellan Landskrona och Ven har utrustats med energihanteringsystemet Blueflow Energy Management System som samlar in data om energiförbrukningen ombord.
– Vårt system ska stötta besättningen och rederierna i deras dagliga beslut, som kan reducera energiförbrukningen. Vi på Blueflow är nyfikna på att se vilken ytterligare potential vår data har för att optimera energiförbrukningen, säger Peter Knudsen, vd Blueflow Energy Management, i ett pressmeddelande.
Kan användas öppet
Insamlade data kan användas öppet av utvecklare och forskare för att testa ML- och avancerade AI-algoritmer i syftet av att optimera energiförbrukningen på fartyg.
– Klimatförändringen kräver att vi samarbetar på tvärs och att företag och verksamheter delar kunskap med varandra. Vi är glada att vi kan stötta forskningssamhället med att hitta nya hållbara sätt att minska klimatpåverkan genom digitalisering, säger Linus Olsson, vd Rederi AB Ventrafiken.
Energibesparingspotential
Målet med projektet Datadriven energieffektivisering av fartyg är att samla in och analysera operationella data från mindre fartyg och identifiera energibesparingspotential på minst 10 till 35 procent. Resultatet ligger till grund för att utveckla ett generiskt beslutsstödsystem och, i ett senare skede, verktyg som ger möjlighet till energieffektiviseringar för fartyg som primärt opererar i kustområdet. Verktygen ska också kunna användas på andra fartyg som inte är en del av denna studie. Studien finansieras av Energimyndigheten.
– Att bedöma data och skapa riktmärken kommer att ge forskningssamhället möjlighet att tillämpa och testa nya verktyg inom AI (artificiell intelligens) och ML (maskininlärning) som i sin tur vill kunna minimera klimatpåverkan, säger Johannes Hüffmeier, senior projektledare, Rise.
[/flowy_subscriber_only]