Reto

  • Espacio de parámetros de alta dimensión: Calcula el estilo de conducción optimizado energéticamente teniendo en cuenta la topografía, los límites de velocidad, los horarios, los trenes precedentes y siguientes, etc.
  • Aplicación en tiempo real con CPU/GPU limitadas

Metodología

  • Amplia investigación temática, entrevistas con las partes interesadas
  • Evaluar la pertinencia de las hipótesis
  • Tren de modelización, topografía y otras fuentes de datos pertinentes
  • Diseño de la arquitectura de software Desarrollo de algoritmos en dos fases

Resultado y valor añadido

  • Un algoritmo que ofrece al maquinista recomendaciones de conducción que ahorran energía
  • Recomendaciones de conducción que se acercan mucho al estilo de conducción real de los maquinistas
  • Detección de situaciones inverosímiles para un tratamiento especial
Dr. Marc Großerüschkamp
Director de Tecnologías de Software y Datos
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