Unsere Projekte

Im Projekt OctoAI wird die nächste Generation hochleistungsfähiger Edge AI für intelligente Gebäude entwickelt. Wir verbinden das Konzept von Edge-AI mit nutzer:innenzentrierten Energy Services und erproben zwei Edge-Ready Anwendungen. Mehr Informationen zum Projekt gibt es HIER.

Für die Skalierung von datenbasierten Optimierungsmaßnahmen in Gebäuden ist die semantische Beschreibung (Ontologie) von Datenpunkten zentral. Übergeordnetes Projektziel ist die automatisierte Gewinnung und Erzeugung von Metadaten zur Erstellung von Ontologien aus dem Gebäudeautomationssystem unter Anwendung innovativer, KI-basierter Ansätze.

Das zentrale Projektergebnis ist eine Virtual Reality Digital Twin Umgebung der Testareale „My Smart City Graz“ und „TU Graz – Innovation District Inffeld“. Darin können Nutzer:innen energietechnische Gebäudesimulationen sowie Internet of Things Monitoringdaten der Quartiere interaktiv bedienen und visualisieren. Weiters werden mehrere Forschungsfragen zu bisher nicht betrachteten Themengebieten, wie die Möglichkeiten Virtual Reality mit Simulationsmodellen oder IoT Plattformen zu koppelt, beantwortet und die Forschungsergebnisse werden international publiziert.

Das übergeordnete Ziel des Forschungsprojekts RINGs ist es, das Wissen zum Thema Anergienetze basierend auf bestehenden wissenschaftlichen Arbeiten und bereits bestehenden Projekten in Europa aufzuarbeiten und mithilfe von detaillierten Analysen einer umgesetzten Case Study in einer Kaserne des österreichischen Bundesheeres gezielt zu erweitern.

Der Klimawandel verursacht weltweit erhebliche gesellschaftliche und gesundheitliche Wechselwirkungen. Hitzewellen sind für die Alltagsbewältigung vulnerabler Gruppen herausfordernd. Ziel des Projekts ist die Durchführung einer umfassenden Studie in Pflegeheimen und Krankenhäusern zu den Themen kontaktloses Vitalzeichenmonitoring mittels Radartechnologie sowie Verknüpfung der Präsenzinformationen aus dem Radarsensor zur optimalen, energieeffizienten Regelung der Haustechnik für ein gesundes Raumklima.

Das Projekt GreenHeat entwickelt interpretierbare AI-Methoden zur Fehlererkennung und -diagnose sowie zur optimalen Regelung von Wärmepumpen. Das interdisziplinäre Projekt GreenHeat strebt einerseits wissenschaftliche Entwicklungen an, die über den internationalen Stand der Technik hinausgehen. Gleichzeitig streben die Industriepartner eine weltweite Technologieführerschaft für die innnovativen Energy Services an.

Die Entwicklungen in PersonAl zielen auf eine radikale Innovation im Bereich von user-zentrierten Energy Services im Gebäudesektor durch die Anwendung von „Personal Comfort Models PCM“ ab. Erstmals sollen in einem Proof-of-Concept Personal Comfort Models mit innovativen Energy Services in die Gebäudeautomation integriert und neben modellierungsspezifischen Performance-Indikatoren auch ein Fokus auf Energieeffizienzauswirkungen gelegt werden.

Das Projekt COOL-KIT entwickelt, demonstriert und strukturiert Systemlösungen zur Kühlung von Gebäuden, mit dem Schwerpunkt auf der Gründerzeit. Ausgewählte Systemkonfigurationen werden in mehreren Gebäuden der beteiligten Universitäten implementiert, prädiktive Regelungsansätze mit Hilfe eines digitalen Zwillings auf Basis einer IoT-Plattform getestet und energietechnisch, komfortbezogen, ökonomisch und ökologisch umfassend evaluiert.

Prosumer und Energiegemeinschaften sind Bestandteil moderner Energiesysteme. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Fehlererkennung und -diagnose sollen Erzeugungs- und Verbrauchsdaten dazu dienen, die Verfügbarkeit und Sicherheit der technischen Anlagen auf Prosumer-Ebene zu verbessern. Die Bemühungen werden in den fünf internationalen ECom4Future-Versuchsanlagen und -Labors, einschließlich einer groß angelegten Versuchsanlage mit einer netzgekoppelten Batteriespeicherkapazität von 140 kWh, demonstriert und validiert. 

Wasser und Energie in TU Graz-Gebäuden immer im Blick haben - das Projekt zeigt vor, wie eine Internet-of-Things-Plattform die Echtzeitkommunikation zwischen Gebäuden, verschiedenen Anlagen und dem Personal ermöglicht und eine übergeordnete künstliche Intelligenz den Energie- und Wasserverbrauch optimiert und überwacht. Das Projekt dient der Entwicklung intelligenter und nachhaltiger Gebäude und Energiesysteme. Erster Demonstrator ist das Electronics Based Systems Center am Campus Inffeldgasse, in welchem die Wasser- und Energieversorgung in Echtzeit überwacht und visualisiert wird. 

Der INFRAMONITOR wird aktuell in mehreren nationalen und europäischen Projekten weiterentwickelt.