KI-gesteuerte erneuerbare Energielösungen
Nutzen Sie die Kraft der KI-getriebenen Optimierung, um Energieeffizienz, Strukturdesign und Netzleistung zu revolutionieren. Unsere individuellen KI-Lösungen helfen Ingenieurbüros, die Leistung zu maximieren, Kosten zu reduzieren und Innovationen voranzutreiben.
Anwendungen

Aerodynamische Optimierung für maximale Energieumwandlung
- Windturbinenblätter der nächsten Generation - Entwickelte das weltweit effizienteste Rotorblatt für Vertikalachs-Windturbinen (VAWT) Erreichen von über 49% Energieumwandlung.
- Patentierte Technologie – Michael patentierte diese bahnbrechende aerodynamische Innovation im Jahr 2015 und setzte neue Industriestandards für die Effizienz erneuerbarer Energien.
Optimierung der Steuerungsstrategie für Windturbinen
Wartungskosten reduzieren
Intelligentes Stressmonitoring minimiert Verschleiß und Abnutzung, verlängert die Lebensdauer der Turbine und senkt Betriebskosten.
Maximieren Sie Ertrag & Gewinn
KI-gesteuerte Steuerungsstrategien optimieren die Stromerzeugung in Echtzeit und gewährleisten maximale Effizienz.
Optimierung von Verbundstrukturen
Erhöhte Ermüdungsbeständigkeit
Prädiktive Algorithmen verbessern die strukturelle Integrität für langlebigere, leistungsstarke Ingenieurlösungen.
Leichtgewichtige, hochfeste Materialien
KI verfeinert Verbundstrukturen, um das beste Verhältnis von Stärke zu Gewicht zu erreichen, wodurch Materialkosten reduziert werden, während die Haltbarkeit erhalten bleibt.
Optimierung des Energiegitters für maximale Rentabilität
Fortgeschrittene Wettervorhersage
KI-gesteuerte Modelle integrieren meteorologische Daten, um die Windenergieproduktion vorherzusagen und zu optimieren.
KI-gesteuerte Netzlastprognose
Vorhersagen von Energiebedarfsschwankungen zur Steigerung von Effizienz und Stabilität.
Warum sollten Sie sich für unsere KI-Lösungen für erneuerbare Energien entscheiden?
Indem Sie sich für unsere KI-Lösungen entscheiden, investieren Sie in Technologie, die verbessert Ihre Abläufe und Unterstützt einen grüneren, nachhaltigeren Planeten.
Eigentumstechnologien
Neuronale Netze
Kleine und agile Netzwerke geeignet für:
- Klassifikation
- Ersatzentwicklung
- Vorhersage
- Mustererkennung
Bildverarbeitung
Größere Convolutional Networks geeignet für:
- Bildklassifikation
- Bildsegmentierung
- Hintergrundentfernung
- Genetische Algorithmen
Genetische Algorithmen
Hybride evolutionäre Optimierungswerkzeuge, die multiple Crossover / Mutation / Evolutionstechniken verwenden, geeignet für:
- Globale Mehrparameter-Mehrzeiloptimierung