Ziel des Projekts "ECOMAI" ist es, Motorantriebssysteme mit Hilfe eines eingebetteten KI-Systems zu verbessern. Das soll erreicht werden, indem Motor- und Antriebszustand durch intelligente Sensorik, Dateninterpretation, maschinellem Lernen sowie Zustandsüberwachung feingranularer überwacht und evauliert werden. Entsprechend kann die KI-Erweiterung für eine feiner abgestimmte Motorsteuerung verwendet werden. Zusätzlich ist damit eine genaue Wartungsplanung (vorausschauende Wartung) möglich. Dies sollte zu einem geringeren Energiebedarf und einer längeren Lebensdauer elektrischer Antriebe in Automobil- und Transportsystemen, sowie zu weniger Ausfallzeiten aufgrund vorausschauender Wartung (Predictive Maintance) führen. Um aus Kostengründen wettbewerbsfähig bleiben zu können und aufgrund der begrenzten oder fehlenden Konnektivität zur Cloud wird in ECOMAI eine Edge-Lösung untersucht, die die KI-Funktionen direkt in das Motorsteuerungssystem integriert. Hierbei soll eine spezielle KI-Hardwareplattform mit geringem Stromverbrauch zum Einsatz kommen. Um die KI-gestützte Elektromotorentechnologie ECOMAI leicht zugänglich zu machen, wird ein komplettes Entwicklungs-Toolkit realisiert, dass modellbasiertes Design, einen KI-Compiler für die spezielle Hardware-Plattform sowie eine vollständige Systemmodellierungs- und Simulationsumgebung umfasst. Auf der Grundlage dieses Entwicklungskits werden KI-gestützte Anwendungen für energieeffiziente elektrische Antriebssysteme, sowie eine Zustandsüberwachung für die vorausschauende Wartung (Predictive Maintance) untersucht. Die Wirksamkeit der Lösung wird mit Hilfe verschiedener Anwendungsfälle aus dem Transport- und Automobilbereich getestet. Das Projekt umfasst daher eine komplette KI-Lösung, die KI-Hardware, KI-Anwendungen und ein modellbasiertes Design- und Automatisierungs-Framework, um energieeffizientere, langlebigere Motorsysteme und eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintance) zu erreichen. KI-Technologien bieten sich