Projekte
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ARGOS
Das Projekt entwickelt eine innovative UAV-Plattform für Inspektionen in komplexen Umgebungen (Anlagen, Tunnel, geologische Standorte), in denen beengte Räume, fehlendes GPS und schwierige Bedingungen herkömmliche Lösungen ineffektiv machen.
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PARSIVAL
Das Projekt umfasst die Entwicklung einer leichten, autonomen Drohne, die mithilfe von Computer Vision, optischen Sensoren und einem miniaturisierten ARTVA-Gerät Lawinenopfer erkennt und deren Standort an Rettungsdienste übermittelt.
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CAPRI
Entwickelt ein kooperatives System autonomer Drohnen für eine vollständige Brückeninspektion, auch bei fehlendem GNSS-Signal. Das Ziel ist es, die Überwachung genauer, sicherer und effizienter zu gestalten.
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HURRICANE
Gefördert von der Europäischen Kommission im Rahmen des Horizon-Europe-Programms, zielt das Projekt darauf ab, das Katastrophenmanagement bei extremen Wetterereignissen durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien zu revolutionieren.
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START2
Zielt darauf ab, den Einsatz semi-autonomer Drohnen für Rettungseinsätze in extremen Umgebungen durch die Gestaltung eines interregionalen Living Lab zu entwickeln, um Menschen in Not in den Bergen effektiver zu unterstützen.
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LEAFLET 2.0
Gefördert von der Autonomen Provinz Bozen, zielt das Projekt darauf ab, eine Methodik und einen Service zu entwickeln, um professionelle Betreiber bei der Bewertung des Gesundheitszustands und der strukturellen Stabilität öffentlicher Grünflächen zu unterstützen.
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AMPLIF-AI
Entwickelt ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System, das in eine Drohne integriert wird und Inspektionsteams ermöglicht, den Zustand von Infrastrukturen (z. B. Stromleitungen, Skilifte, Brücken usw.) in Echtzeit in verschiedenen Anwendungsszenarien im alpinen Kontext zu bewerten.
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ITACA
Zielt darauf ab, ein mobiles Telekommunikationssystem zu erforschen und zu entwickeln, um eine Telekommunikationsinfrastruktur wiederherzustellen oder neu zu schaffen, die Berggemeinschaften oder Rettungsdienste versorgt.
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FC4DRONES
Zielt darauf ab, ein auf Wasserstoff-Brennstoffzellen basierendes Antriebssystem zu entwerfen, zu entwickeln und in einer operativen Umgebung zu testen und es in eine bestehende Multirotor-Drohne zu integrieren, um die durch das Batteriepäckchen bereitgestellte Flugdauer zu verlängern.
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TRACTOR
Entwickelt verschiedene Anwendungen auf Basis eines autonomen und kollaborativen Rovers sowie KI-Lösungen, die die Heidelbeerpflanzen kontinuierlich überwachen und den Entscheidungsprozess landwirtschaftlicher Betriebe unterstützen können.
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INDOOR
Das Projekt hat zum Ziel, den Einsatz von ferngesteuerten Luftfahrtsystemen (Remotely Piloted Aircraft Systems) für den Transport medizinischer Materialien, mit Schwerpunkt auf Transplantationsmedizin, zu erproben, um die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.
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BLUESLEMON
Zielt darauf ab, ein automatisches und flächendeckendes Überwachungssystem für erdrutschgefährdete Gebiete zu entwickeln, das auf Bodensensoren und Bluetooth-Technologie basiert, um die Fähigkeiten zur Schadensprävention zu verbessern.
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SASNET
Zielt darauf ab, einen Schwarm ferngesteuerter Luftfahrzeuge zu entwickeln, zu prototypisieren und zu testen, der in ein Wi-Fi-Mesh-Netzwerk integriert ist, um in alpinen Umgebungen während potenziell kritischer Situationen, Risiken oder Notfälle zu operieren.
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DRONEONTRAP
Durch den Einsatz von Insektenfallen und multispektralen Drohnenbefliegungen ist es möglich, den Gesundheitszustand von Pflanzen zu beurteilen, wodurch die Entwicklung eines Systems ermöglicht wird, das den Einsatz von Chemikalien in den Bereichen Agrar-, Forst- und Umweltwirtschaft reduzieren kann.
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WEQUAL
Es beinhaltet die Entwicklung eines integrierten Umweltbewertungssystems, das auf IKT-Infrastruktur und innovativen Systemen zur Erkennung und Überwachung von Wasserläufen basiert und Planer bei der Gestaltung von Flussbauwerken mit geringem Umwelteinfluss unterstützt.
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SMILE
Das Projekt zielt darauf ab, ein automatisches Aufklärungssystem auf Basis ferngesteuerter Luftfahrzeuge, sowohl Starrflügler als auch Drehflügler (Multirotor), zu entwickeln, um Methoden der Präzisionslandwirtschaft zu unterstützen, das für Landwirte und agrarwissenschaftliche Forscher von Interesse ist.
