Výzkum UAI

Nová publikace týmu Milana Nováka: Zvýšení efektivity fotovoltaických panelů o 14%

graficky abstrakt

Tým Milana Nováka a studentů z Katedry informatiky zaujal recenzenty svojí publikací řešící kontrolní systém přesného ochlazování fotovolatických panelů v oblasti mírného klimatu.

Společně s kolegy z vysoké školy aplikovaných věd v německém Deggendorfu navrhli a experimentálně ověřili systém, který zohledňuje v near-real-time řadu parametrů, a vůbec poprvé byla do rozhodovacího paradigmatu zahrnuta také náhlá změna atmosférického tlaku v důsledku velmi těžko predikovatelných lokálních změn počasí.
Tímto způsobem bylo dosaženo průměrné 14% zvýšení učinnosti, oproti panelům bez cíleného lokálního ochlazování. Výhodou navrženého řešení je jeho plná otevřenost a škálovatelnost, stejně jako cenová dostupnost, zvyšující výslednou cenu takto vylepšených fotovoltaických panelů pouze marginálně.
Publikace s názvem "Energy-efficient smart solar system cooling for real-time dynamic weather changes in mild-climate regions" vyšla v prestižním časopise "Renewable and Sustainable Energy Reviews" a je k dispozici v open access přístupu zde: https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113347

PŘF, Úspěchy

  • Přečteno: 602

MAID

Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích a Technická univerzita v Deggendorfu následuje tento trend a za tímto účelem se rozhodla spojit síly a spolupracovat na přípravě společného magisterského studijního programu „Umělá inteligence a datové vědy“.

Společnosti po celém světě a ve všech průmyslových odvětvích se se zaváděním prvků Industry 4.0 stále více spoléhají na umělou inteligenci (AI) a zpracování velkých objemů dat. Metody optimalizace zase podporuje ekonomické a sociální struktury v příhraničním regionu, což platí dvojnásob v době vysoké saturace pracovního trhu.

Popis projektu a cíle

Univerzity v příhraničním regionu CZ-BY, Deggendorf University of Technology a Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, společně připravuji navazující magisterský studijní program kurz v angličtině na téma „AI a Data Science“. Cílem projektu je nejen připravit společný studijní program, ale také překlenout právní, jazykové a kulturní překážky obou regionů regionální spolupráci ve vzdělávání. Ústředním prvkem projektu je zřízení špičkové laboratoře na obou stranách hranice, která bude nedílnou součástí pro podporu vzdělávání a výzkumu v této oblasti. V rámci této laboratoře bude možné prakticky osvojit dovednosti a prohloubit znalosti různých metod AI díky nově pořízenému HW a SW. Neméně důležitým úkolem projektu je také snížení kulturních a společenských bariér a rozdílů mezi zeměmi. Budou vytvořeny dlouhodobé sítě mezi těmito dvěma regiony a spolu s univerzitami budou regionální společnosti aktivně zapojeny do přípravy a uskutečňování magisterského programu a společných výzkumných aktivit a to tak, aby bylo zajištěno, že studijní program bude v souladu s jejich potřebami a zájmy. Projekt tak bude nadčasově přispívat k rozvoji regionu přípravou absolventů v oblasti, která se bude stávat stále perspektivnější a pokračující rozvojem infrastruktury také žádanější mezi zaměstnavateli. Spolupráci s nejrozvinutějším spolkovou zemí tak vznikne silné pouto v oblasti VŠ vzdělávání mezi regiony, která budě dlouhodobě přesahovat časový rámec projektu.


KLÍČOVÉ ÚDAJE

CÍLE PROJEKTU

Název projektu

Příprava společného přeshraničního magisterského studia AI a Data Science ve spolupráci Deggendorf University of Applied Sciences (THD).


Zřízení a provoz laboratoře AI pro výzkum a výuku.


Podpora rozvoje dolno-bavorského a jihočeského Industry 4.0 přípravou odborníků v oblasti AI a DS.


Posílení hospodářské spolupráce mezi těmito dvěma regiony.


MAID
Výzkumné téma
Informační technologie a Industry 4.0
Doba řešení
01.03.2019 - 28.02.2022
Poskytovatel
Program přeshraniční spolupráce Svobodný stát Bavorsko – Česká republika Cíl EÚS 2014–2020
Hlavní řešitel
Ing. Rudolf Vohnout, Ph.D.

  • Přečteno: 752

BarkBeeDet

Katedra informatiky

Na celé severní polokouli představují škody způsobené lýkožroutem smrkovým rozsáhlý ekonomický problém. Dříve než se viditelně projeví napadení lýkožroutem smrkovým, dochází již k vytvoření nové generace a vysokému riziku gradace šíření. Následky takové gradace šíření jsou snadno pochopitelné z aktuální situace ve vyšších nadmořských výškách národních parků Bavorský les a Šumava. Včasná detekce napadení lýkožroutem smrkovým je v současnosti možná jen za pomoci nákladných a náročných pozemních pozorování. Různá šetření potvrzují naléhavou potřebu pro nalezení efektivní metody pro včasnou detekci přemnožení lýkožrouta smrkového.

Nejvíce předchozích řešení dané problematiky za pomoci metod dálkové snímání Země bylo neúspěšných díky:

  • Nedostatečnému množství pozemních referenčních dat
  • Nedostatku dat s vysokým rozlišením v daném čase
  • Malým měřítkům dat a problému smíšených pixelů.

V tomto projektu bude vyvinuta metodologie pro včasnou detekci stromů napadených lýkožroutem za pomoci bezpilotních leteckých systémů (UAS = drony). Díky tomu budou použity současné sensory z oblasti dálkového průzkumu Země. Testováním dat různých měřítek (metoda „upscalingu“) bude analyzováno měřítko dat, ve kterém je ještě možné detekovat dopady šíření lýkožrouta smrkového. To bude základem praktického použití vyvinutých metod na co největším možném území za pomoci leteckých prostředků.

Pro vývoj metodiky jsou vybrány různé studijní plochy ve dvou národních parcích tak, aby bylo možné uvažovat maximální možnou variabilitu podmínek výskytu lýkožrouta smrkového. Výzkumem problematiky na území národních parků je možné zahrnout důsledně celý vývoj napadení lýkožroutem smrkovým bez lidského zásahu. Vývoj napadení lýkožroutem smrkovým a jeho jednotlivé fáze budou zachyceny pomocí dat velkého měřítka (vysoké prostorové rozlišení) s širokým rozsahem elektromagnetického spektra (vysoké spektrální rozlišení) a velmi často (vysoké časové rozlišení).

Pořízená data budou intenzivně zkoumána pomocí metod dálkového průzkumu Země. Výsledně bude demonstrován pracovní postup pro včasnou detekci napadení lýkožroutem smrkovým pomocí bezpilotních leteckých prostředků. To vyžaduje také brát v úvahu informace o požadovaném čase a měřítku snímků, spektrálním rozsahu (senzorech), spektrálním rozlišení a způsobu vyhodnocení dat. V rámci projektu budou v národních parcích pořízena příslušná data vázaná na jednotlivé fáze napadení lýkožroutem smrkovým. Data jsou primárně použita pro vývoj metodiky pro včasnou detekci napadení lýkožroutem smrkovým a budou volně přístupná veřejnosti. Mohou být použitá pro následný výzkum a vývoj. Vyvinutá metodika bude zveřejněna formou publikace a veřejného workshopu.



UAI

Číst dál: BarkBeeDet

  • Přečteno: 749

PhotoStruk

Katedra informatiky

Název projektu: PhotoStruk - Analýza historických FOTOgrafií pro virtuální rekonSTRUKci kulturního dědictví v česko-bavorském příhraničí

Číslo projektu: 63

Hlavní cíl projektu: Hlavní cíl projektu je prezentace zaniklých lokalit Šumavy díky virtuálním rekonstrukcím z historických fotografií. Projekt reaguje na potřebu posilovat společnou identitu, která je tvořena historickou provázaností obyvatelstva. Snaží se udržitelným způsobem zachovat a zhodnotit společné dědictví. Dostupnými i inovovanými nástroji pomůže zvýšit atraktivitu dotačního území prostřednictvím zachování a zhodnocení společného kulturního a přírodního dědictví.

Více informací naleznete zde: https://photostruk.cz/info

Projekt Photostruk je financován Evropskou unií v rámci Programu přeshraniční spolupráce Česká republika - Svobodný stát Bavorsko Cíl EÚS 2014 - 2020 (Interreg V) z Evropského fondu pro regionální rozvoj.

Číst dál: PhotoStruk

  • Přečteno: 730

Další články...

Zůstaňme v kontaktu na
sociálních sítích

Branišovská 1645/31a, 370 05 České Budějovice Tel. 387 776 201 | Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript.

Branišovská 1645/31a, 370 05 České BudějoviceTel. 387 776 201 | Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript.

© 2024 Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích
Cookies

1

0