Big Data-Projekt VAViD erfolgreich abgeschlossen

Das vom BMBF geförderte Big Data-Projekt VAViD wurde erfolgreich abgeschlossen.



 

 

 

 

 

 

 

Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Big Data-Projekt VAViD konnte erfolgreich abgeschlossen werden. Ziel des Projekts bestand darin, neue Technologien für einen effizienten Umgang mit Daten von numerischen Simulationen und Messdaten von Sensoren zu untersuchen und Methoden zur Kompression von umfangreichen Datenbeständen in ingenieurtechnischen Bereichen zu entwickeln.

 

Die Arbeiten am Projekt VAViD haben im September 2014 begonnen und wurden im Dezember 2017 abgeschlossen. Die Projektbeteiligten aus den Bereichen Automobil, Windenergie und Forschung haben Instrumente entwickelt, die ein vergleichende automatisiere Analyse großer und wachsender Datenmengen ermöglichen.

 

SCALE hat sich bei der Umsetzung des Projektziels auf die Methode der Datendeduplikation zum platzsparenden Ablegen von Datenmengen konzentriert. Beim Prozess der Deduplizierung werden redundante Daten identifiziert und eliminiert. Ein Datensatz des Industriepartners AUDI konnte mithilfe dieser Methode deutlich stärker verringert werden, als es bislang in der angewandten Praxis möglich war.

 

Die Forschungsergebnisse können über die Automobilindustrie und Windenergie-Branche hinaus in weiteren Branchen nutzbar gemacht werden, etwa für die Luftfahrt und Industrieanlagen. Aus erarbeiteten Querschnitttechnologien können anwendungsspezifische Methoden abgeleitet und effizient eingesetzt werden.

 

Das Gesamtbudget des Projekts betrug 3,3 Millionen Euro. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung trug hiervon einen Anteil in Höhe von 2,2 Millionen Euro. Koordiniert wurde das Verbundvorhaben vom Fraunhofer-Institut SCAI. Projektpartner waren Bosch Rexroth Monitoring Systems, GE Global Research, GNS, SIDACT und die Technische Universität Dresden. Darüber hinaus beteiligten sich unter anderem AUDI und VW an dem Projekt.


Der Kurzbericht des Projektkoordinators Fraunhofer SCAI steht hier zum Download zur Verfügung.

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