INSTITUT FÜR INTELLIGENTE
SYSTEMTECHNOLOGIEN

Transportation Informatics

Kontakt

Leiter

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Kyandoghere Kyamakya

Administration

Mag. Annemarie Korenjak
Telephone: +43 463 2700 3550
E-mail: Annemarie [dot] Korenjak [at] aau [dot] at
Raum: L4.2.10, Lakeside Park B04a, Ebene 2

Öffnungszeiten
Montag – Donnerstag, 8:00-16:00 Uhr
Freitag, 08:00 – 12:00 Uhr

Über uns

Die Forschungsgruppe Verkehrsinformatik (Transportation Informatics (TIG)) befasst sich hauptsächlich mit Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Neuro-Computing basierte Modellierung, Simulation, Optimierung und Steuerung im Rahmen von ausgewählten komplexen Systemen im Verkehr, welche lauten: intelligente bzw. kooperative Verkehrssteuerung, moderne Fahrassistenzsysteme, intelligente bzw. selbst-fahrende Fahrzeuge, intelligente Mobilität & Logistik Systeme.

Ausgewählte Forschungsaktivitäten:

Vorhersage des Verkehrsampelzustands mittels zellularer neuronaler Netzen (CNN); Kontext: „traffic-light assistance system“
Proaktive Fahrsicherheitsabschätzung auf Basis der Fahrerzustandsprognose durch CNN
Fahrer Emotionserkennung und Vorhersage (durch CNN) für Fahrassistenzsysteme
CNN basierte robuste adaptive lokale Strassenverkehrsteuerung
Robuste Vorhersage von nichtlinearen und stochastischen Zeitreihen mittels CNN (z.B.: Verkehrsdaten, Emissionsdaten, Wetterdaten)
Lösung von graphentheoretischen Problemen (e.g.: SPP, TSP, VRP, Flows, etc.) mittels zellularen/rekurrenten neuronalen Netzen; Kontexte: nichtlineare Pfadkosten, stochastische oder zeitvariable Kantengewichte, etc.)
Beschleunigung des Lösen von Differentialgleichungen mittels CNN; Kontext: Echtzeit System Simulation
Beschleunigtes Lösen von Matrixinversionen mittels Neuro-Computing Ansätze; Kontexte: zeitvariable Matrizen in Modellen technischer Systeme
Hochleistungsfähige Kompression von Sensordaten- und/oder Bilder mittels Neuro-Computing
Neuro-Computing basierte optimale nichtlinearer Regelung technischer Systeme (Bsp: Verkehr, …)
Neuro-Computing basiertes Lösen von inversen Problemen (Bsp: online Systemidentifikation, Zuverlässigkeitsmodellierung und -Prognose)