Fraunhofer Austria
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Datenbasierte Entscheidungsunterstützung | für Energie,
Grünraum und kommunale Infrastrukturen

Die intelligente Steuerung von Energie, Grünraum und kommunaler Infrastruktur ist heute eine zentrale Aufgabe für zukunftsorientierte Organisationen. Um komplexe Systeme effizient zu verwalten und nachhaltige Entscheidungen zu treffen, ist eine solide Datenbasis unverzichtbar.

Unser Leistungsangebot beginnt daher mit KI-gestützter Daten- und Informationsaufbereitung bis hin zur Ableitung branchenspezifischer Erkenntnisse. Diese digitale Transformation verwandelt komplexe Informationen in direkt nutzbare Handlungsempfehlungen für den Geschäftsalltag.

Leistungsangebot

Planungssicherheit durch intelligente Prognosemodelle

Wir verknüpfen historische Messdaten, Wetterinformationen und weitere Einflussfaktoren zu präzisen Vorhersagen zur Optimierung von Planung, Betrieb und Ressourceneinsatz und der Erkennung von Anomalien in Ihren Zeitreihen.

KI-basierte Clusteranalyse

Wir analysieren Daten über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg, erkennen Muster und Cluster mit KI und Statistik und liefern klare Entscheidungsgrundlagen für Segmentierung, Profilähnlichkeiten, Anomalien und datenbasierte Tarif‑ oder Investitionsentscheidungen.

KI-basierte Analyse von Remote Sensing Daten​

 

Wir bieten einen Workflow zur Auswertung von Luftbilddaten für Kommunen und Organisationen. Auf Grundlage bereitgestellter Gebietsumrisse identifizieren wir automatisch die relevanten Analysebereiche in Ihren Luftbildern. Dort erfolgt eine KI-basierte Klassifikation verschiedener Vegetationstypen, Gebäuden sowie versiegelten Flächen. Perspektivisch kann dieser Ansatz auch auf Satellitendaten übertragen werden.

 

Referenzen

Hier finden Sie eine Auswahl unserer derzeit laufenden oder abgeschlossenen Projekte. Bitte beachten Sie, dass viele unserer Referenzen der Geheimhaltung unterliegen und deshalb nicht dargestellt werden können.

 

Referenz

Ontis | Zusammenhänge erkennen durch Ontologien

Fraunhofer Austria hat im Forschungsprojekt ONTIS zusammen mit der Universität Klagenfurt eine Methode getestet, um Auswertungen zur vereinfachen. Ontologien sind vergleichbar mit Mind Maps. Sie zeigen Zusammenhänge und Zugehörigkeiten, ganz gleich, um welche Thematik es geht.

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AMAzE 2.0 | Auto-
MAtische Einreichung

In lebenswerten und nachhaltigen Städten kommt dem Außenraum eine zunehmende Bedeutung zu. Nicht nur Parkflächen und Alleen sondern auch einzelne Bäume, Dach- und Fassadenbegrünungen beeinflussen das Stadtklima maßgeblich und sind ein wichtiger Faktor klimaneutraler Quartiere.

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PRESENT: PREdictions for Science, Engineering N' Technology

Im Rahmen der Digitalisierung und der digitalen Transformation fallen mittlerweile in fast allen Lebensbereichen Daten an, deren Nutzung erhebliche wirtschaftliche, wissenschaftliche und gesellschaftliche Potenziale entfalten kann.

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ROMEO | Eine KI sorgt für langlebige Dächer

F&P Dach und Fraunhofer Austria haben eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt und auf Basis eines großen Datensatzes trainiert, die die Feuchtigkeit innerhalb eines Daches für mehrere Monate im Voraus prognostizieren kann. 

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VG Wort & priorIT | Mit KI dem Betrug auf der Spur

Fraunhofer Austria, priorIT und VG WORT arbeiten zusammen, um durch intelligente Mustererkennung Fälle von unrechtmäßig bezogenen Tantiemen aufzudecken.

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Rewadig | Achtsamer Umgang mit der Ressource Wasser

Ein Forschungskonsortium mit Beteiligung von Fraunhofer Austria modelliert, simuliert und prognostiziert den Verbrauch von Trinkwasser.

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Infineon Technologies AG | Reliability Lab

Wie automatisierte Messwertkontrollen mit einem Algorithmus von Fraunhofer Austria das Reliability Testing bei Infineon unterstützen.

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iLESS | Intelligente Lastprofilanalyse zur Eigenverbrauchsmaximierung von Solarstrom

Photovoltaikanlagen (PV-Anlagen) bieten eine nachhaltige Investition, die sowohl wirtschaftliche als auch ökologische Vorteile bringt. Durch die Eigenproduktion von Strom können Haushalte ihre Energiekosten senken und zur Energiewende beitragen.

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Divider | Unsichtbares sichtbar machen

Ohne den Produktionsablauf zu stören wollen Forscherinnen und Forscher die Signale verschiedener Maschinen aus dem Gesamtstromverbrauch herauslesen.

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EUDT | Volle Information über den Energieverbrauch dank bildverarbeitender KI

Im Rahmen dieses Projekts wurde ein neuartiger Ansatz zur automatisierten Korrektur und Validierung von Energieverbrauchsdaten entwickelt. Ziel ist es, bestehende Datenlücken effizient zu schließen – durch den Einsatz bildverarbeitender Künstlicher Intelligenz.

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