Gaia-X 4 moveID

Use Case

Straßenzustandserfassung

Straßenzustandserfassung

Vorausschauende Instandhaltung der Infrastruktur
Über das Projekt

Fahrzeugdatenerfassung und Straßenzustandsüberwachung

Wir machen skalierbare Kooperationsmodelle und dezentrale Infrastrukturen für private und öffentliche Institutionen möglich, um Mobilitäts- und Infrastrukturdienste zu verbessern und skalierbare digitale Zwillinge zu erzeugen. Das Ökosystem für digitale Dienste schafft nahtlose Interoperabilität über Lösungen und Bereiche hinweg, respektiert das geistige Eigentum, gewährleistet den Datenschutz und schafft Anreize für alle Beteiligten des Ökosystems.

Die Mobilitätsinfrastruktur ist marode und erfordert jährliche Investitionen in Milliardenhöhe. Immer mehr deutsche Unternehmen und Bürger beklagen den Zustand der Straßen und der Mobilitätsinfrastruktur. Dies führt zu wirtschaftlichen Schäden und zu gefährlichen Situationen, die vermieden werden könnten. Die Überwachung des Straßenzustands ist derzeit ein sehr kostspieliger und ineffizienter Prozess. Die Daten werden von den einzelnen Kommunen in isolierten Systemen erfasst. Von einem digitalen Zwilling der Infrastruktur und einer nahtlosen Zusammenarbeit der Akteure ist man noch sehr weit entfernt. Ein digitaler Zwilling kann Verkehrsströme und Mobilitätsdienste in Echtzeit simulieren und optimieren. Dadurch verbessert sich die Effizienz und Nutzerfreundlichkeit intermodaler Reisen.

Projektziel

Digitale Straßenzustandserfassung

Der Straßenzustand kann von jedem Fahrzeug, das mit einer Kamera ausgestattet ist, inspiziert werden. Alles, was benötigt wird, ist eine spezielle Software, die die Umwandlung von Bildern und Videos in entsprechende Beschriftungen vornimmt, die angeben, ob ein Schaden sichtbar ist, um welche Art von Schaden es sich handelt (z. B. ein Schlagloch) und wo er sich befindet. Eine skalierbare Infrastruktur- und Kollaborationslösung stellt die Ergebnisse allen Beteiligten zur Wiederverwendung zur Verfügung. Dies wird durch die Implementierung unseres Use Case bereitgestellt.

Projektziel

Skalierbares Daten-Dienste-Ökosystem für digitalen Zwilling

Der Use Case Fahrzeugdatenerfassung und Straßenzustandsüberwachung bietet ein skalierbares digitales Daten-Dienste-Ökosystem, in dem Datenanbieter, Softwareanbieter, Infrastrukturanbieter und die Verbraucher effizient zusammenarbeiten, um Mobilitätsinfrastrukturdaten, KI-Anwendungen für die Analyse und Infrastruktur für Berechnungen auszutauschen und zu kombinieren - von der Cloud bis zu Edge- und IoT-Lösungen. Das ist die Grundlage für echte digitale Zwillinge, die für alle Beteiligten zugänglich sind. Das Daten-Dienste-Ökosystem ist am Ende des Projekts produktionsreif und bietet skalierbare Referenzimplementierungen.

Projektziel

Vorteile und Geschäftschancen

Im neuen digitalen Daten-Dienste-Ökosystem gibt es verschiedene Möglichkeiten, Dienstleistungen anzubieten: kostenlos, kostendeckend oder gewinnorientiert. Ein fairer und wettbewerbsorientierter Markt belohnt Anbieter mit der besten Servicequalität, beseitigt Reibungen und senkt die Gesamtpreise. Der Markt ist nicht mehr auf einen bestimmten Bereich oder eine bestimmte geografische Region beschränkt, was Skaleneffekte ermöglicht. Die Akteure können sich frei zwischen den Bereichen bewegen und den offenen Markt erweitern. Um einen reibungslosen Datenaustausch und eine nahtlose Zusammenarbeit von Systemen und Diensten zu gewährleisten, ist eine klare und einheitliche Verständigung über die Bedeutung und den Inhalt der Daten wichtig. Dies wird als semantische Interoperabilität bezeichnet und stellt sicher, dass Daten und Dienste in einer für alle Beteiligten verständlichen und einheitlichen Weise ausgetauscht werden können.

Die Erkennung von Straßenschäden durch Fahrzeuge im Feld bietet zahlreiche Vorteile:

Behörden oder Straßenbauunternehmen können sich auf die dringendsten Straßenabschnitte konzentrieren und Schäden bewerten und beheben, bevor sie zu hohen Kosten führen.

Die Daten können mit anderen Fahrzeugen und Mobilitätsdienstleistern ausgetauscht werden, um potenzielle Gefahren zu erkennen, die Streckenführung zu optimieren und ungünstige Strecken zu vermeiden.

Der größte wirtschaftliche Gewinn entsteht durch Skaleneffekte und die Schaffung eines offenen Ökosystems mit freiem Wettbewerb für alle Beteiligten. Das kann zu erheblichen Investitionen und zur Entwicklung effizienterer Softwarelösungen in einem wettbewerbsorientierten Markt führen.

Insgesamt reduziert die Lösung die Kosten für das Sammeln, Bereitstellen, Auffinden und Analysieren von Mobilitätsdaten erheblich. Dadurch können Ressourcen für die Instandhaltung und Verbesserung der bestehenden Infrastruktur eingesetzt werden.

Generell können Umweltdaten, die von Fahrzeugen gesammelt werden, für eine Vielzahl von Anwendungsfällen genutzt werden.

Projektziel

Gaia-X 4 Future Mobility Projektfamilie und Gaia-X Ökosystem

Der Use Case nutzt die semantischen Modelle von Base-X und Gaia-X, um skalierbare und interoperable Lösungen innerhalb der Projektfamilie und darüber hinaus zu unterstützen. Durch die Verwendung der gleichen Bausteine können modulare Lösungen entwickelt werden, die die Einschränkungen früherer fragmentierter Lösungen überwinden.

Die Lösung ist mit dem PLC-AAD-Projekt verbunden, das ebenfalls an der Überwachung des Straßenzustands arbeitet, sowie mit der Stadt Hamburg und der Urban Data Plattform, die Straßenzustandsdaten bereitstellt.

Das digitale Daten-Dienste-Ökosystem Pontus-X wird genutzt, um skalierbare und dezentralisierte Basisdienste für den Use Case bereitzustellen, wie z. B. einen föderierten Katalog, Vertrags- und Zahlungsdienste, die Marktplatzintegration, die Integration mit dem Gaia-X Digital Clearing House (GXDCH), Protokollierungsdienste und eine offene Identitäts-Ökosystemintegration. Zugriffskontrolle und Compute-to-Data-Fähigkeiten für IP- und datenschutzfreundliche Berechnungen werden durch Open-Source-Datenaustauschstandards wie das Ocean Protocol bereitgestellt.

Projektkonsortium

Beteiligte Unternehmen und Organisationen

deltaDAO AG
Freie und Hansestadt Hamburg, Behörde für Verkehr und Mobilitätsanwende
Peregrine Technologies GmbH

Das Institut für KI-Sicherheit (DLR) koordiniert die Projektfamilie

Die Vernetzungsaktivitäten der Projektfamilie nach innen und außen werden vom Institut für KI-Sicherheit des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt verantwortet und geleitet. Sie umfassen die inhaltlich-fachliche und strategische Vernetzung und Verzahnung der 6 Projekte miteinander. Aber auch die Kooperation und enge Vernetzung mit weiteren Initiativen, Projekten und Aktivitäten, wie Catena-X oder der Mobility Data Space, wird durch das Institut für KI-Sicherheit sichergestellt. Dadurch werden Synergiepotenziale genutzt und die inhaltlich-fachliche Kohärenz der Projekte gefördert.

Die 6 Projekte

GAIA-X 4 KI (Künstliche Intelligenz)

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine wichtige Schlüsseltechnologie bei der Entwicklung komplexer technischer Systeme – dies gilt insbesondere auch für den Bereich der Mobilität. Voraussetzungen für eine erfolgreiche Anwendung von KI liegen in der breiten Verfügbarkeit adäquater Daten, Diensten und IT-Ressourcen. GAIA-X stellt dabei die Weichen für die Etablierung eines digitalen Ökosystems. Die Vereinigung von KI und GAIA-X in einem Projekt ermöglicht, anwendungsbezogene Beiträge für die Entwicklung von GAIA-X zu erarbeiten, indem die Nutzung in Use Cases des automatisierten und vernetzten Fahrens (AVF) und der industriellen Fertigung untersucht werden. Die Ziele im industriellen Anwendungsbereich liegen dabei in der Homogenisierung der Produktionsqualität sowie der Konzeption und Entwicklung kontinuierlich optimierbarer und anlagenübertragbarer KI-Algorithmen. Die AVF Use Cases umfassen die Schwerpunktbereiche Zustands- & Cyber-Security-Monitoring, Online Kartenannotation & Parametrisierung von AVF sowie Verfahren für die automatisierte Szenariengenerierung und simulative Validierung.

Durch die Verknüpfung dieser üblicherweise getrennten Anwendungsfelder können wir Konzepte und Ausgestaltungen eines geschlossenen Datenkreislaufs über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg entwickeln, wodurch das Potential eines gemeinsamen Daten- und Diensteökosystems maximal ausgeschöpft werden kann. Im Rahmen des Projekts entstehen integrierte Datenbasen, standardisierte Datenschnittstellen sowie übergreifend genutzte Datendienste. Die Kopplung mit weiteren domänenspezifischen Datenräumen ermöglicht darüberhinaus die Nutzbarmachung relevanter Data Assets für Anwendungen auch über die fokussierten Arbeitsbereiche hinaus.

GAIA-X 4 KI wird geleitet vom DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik.

Projekt-Homepage: www.gaia-x4ki.de

Das Projekt besteht aus den folgenden Teilnehmern: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V., Altran Deutschland S.A.S. & Co. KG (jetzt: CapGemini), Conti Temic microelectronic GmbH, CONWEAVER GmbH, Fraunhofer Gesellschaft e.V., Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM, Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST, HighQSoft GmbH, IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr, Hochschule Offenburg - Institute for Machine Learning and Analytics, Intel Deutschland GmbH - Industrial Solution Division, Leibniz Universität Hannover (vertreten durch das Präsidium, dieses vertreten durch den Präsidenten, dieser vertreten durch den Geschäftsführenden Leiter des Instituts für rechtswissenschaftliche Grundlagenforschung), Reusch Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, STTech GmbH, Deutsche Telekom IoT GmbH, T-Systems International GmbH, Technische Hochschule Ingolstadt - Institut für Innovative Mobilität.

GAIA-X 4 AMS (Advanced Mobility Services)

Die Vernetzung verschiedenster Datendienste aus unterschiedlichen Domänen bietet große Potentiale für zukünftige Anwendungen im Verkehr. Die Vernetzung kann zu einer Erhöhung von Sicherheit und Komfort als auch zur Verringerung von Emissionen beitragen. Gaia-X bietet in diesem Zusammenhang eine ideale Grundlage, um diese Potentiale zu heben.

Das Projekt Gaia-X 4 AMS leistet einen Beitrag im Bereich der Daten- und Servicebereitstellung mit Bezug zum automatisierten Fahren und kooperativen Systemverbünden auf Grundlage vernetzter und automatisierter Fahrzeuge sowie intelligenter Verkehrsinfrastrukturen. Diese Grundlagen können auch für benachbarte Anwendungssituationen zur Verfügung gestellt werden. Daraus ergeben sich zahlreiche Vorteile, wie der unkomplizierte, domänenübergreifende Austausch von Mobilitätsdaten und reduzierte Zugangsbarrieren.

Das digitale Datenökosystem wird im Projektverlauf anhand zweier praxisnaher sowie Level-4-Gesetz konformer Use-Cases prototypisch erprobt. Der erste Use Case fokussiert darauf, dass das automatisierte Fahrzeug (SAE Level 3 und höher) selbstständig bestimmt, ob die aktuellen Fahrbedingungen ausreichen, um automatisiert zu fahren oder nicht. Hierzu bedarf es der infrastrukturellen Bereitstellung von Informationen zu aktuellen Situationen und Zuständen in den potenziellen Betriebsbereichen der Automationsfunktionen, um einen sicheren Betrieb automatisierter Fahrzeuge zu gewährleisten. Der zweite Use Case thematisiert die Bildung eines prototypischen vernetzten und sicheren Rettungskorridors durch dynamische Informationen aus verschiedenen Komponenten des automatisierten Verkehrssystems, dynamische Planung des Rettungskorridors sowie die Priorisierung von Lichtsignalanlagen und koordinierte Bildung von Rettungsgassen durch automatisierte Fahrzeuge.  

Das Projekt Gaia-X 4 AMS zeigt, dass relevante fahrzeugtechnologische Anwendungen in einer dezentralen Systemarchitektur unter den gesetzlichen Rahmenbedingungen betrieben werden können.

GAIA-X 4 AMS wird geleitet von der T-Systems GmbH.

Das Projekt besteht aus den folgenden Teilnehmern: AFUSOFT Kommunikationstechnik GmbH, Altran Deutschland S.A.S. & Co. KG (jetzt: CapGemini), Bernard Technologies GmbH, Christoph Kroschke GmbH, consider it GmbH, Conti Temic microelectronic GmbH, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V., Institute TS und KI, Elektra Solar GmbH, Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes Forschungsgruppe Verkehrstelematik, Institut für Automation und Kommunikation e.V., Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK, Berlin, Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI, Dresden, Institut für Angewandte Informationstechnik FIT, Sankt Augustin, Institut für Software- und Systemtechnik ISST, Dortmund, OECON Products & Services GmbH, Peregrine Technologies GmbH, Software AG, Stadt Braunschweig – Fachbereich Feuerwehr, T-Systems International GmbH, Technische Hochschule Ingolstadt, Zentrale Stelle für Informationstechnik im Sicherheitsbereich, Zeppelin Universität, Lehrstuhl für Mobilität, Handel und Logistik und Center for Mobility Studies.

GAIA-X 4 ROMS (Support and Remote-Operation automatisierter und vernetzter Mobility Services)

Der Klimaschutz stellt die dringlichste Herausforderung unserer Zeit dar. Für den Verkehrssektor gilt es, durch neue Mobilitätslösungen den Transport von Personen und Gütern zu sichern. Ansätze liegen hier, neben der konsequenten Dekarbonisierung, in der Stärkung des öffentlichen Verkehrs und gemeinsam genutzter Mobilitätsdienstleistungen, so dass die fahrzeugbezogene Gesamtverkehrsleistung deutlich sinkt.  

Neue Fahrzeugkonzepte im Personen- und Güterverkehr werden über zumeist elektrische Antriebssysteme verfügen und einen hohen Grad an Automatisierung aufweisen. Nur so können Angebote im erforderlichen Umfang bereitgestellt werden. GAIA-X 4 ROMS legt hierzu die notwendigen Grundlagen für die Integration innovativer Fahrzeuge in das Gesamtsystem. Dabei stehen die Gestaltungsprinzipien von GAIA-X im Vordergrund. GAIA-X 4 ROMS entwickelt konkrete Technologiebausteine für fahrzeugbasierte Transportkonzepte für Personen und Güter und stellt diese in der Community sichtbar dar.  

Die Ergebnisse ermöglichen das zentrale und dezentrale Management großer Flotten sowie deren Betrieb in Städten und Regionen. Innovative Distributionsverfahren berücksichtigen sowohl die Anforderungen der Reisenden bzw. der Handeltreibenden als auch die des wirtschaftlichen Betriebes der Fahrzeuge unter Verwendung neuartiger Konzepte, wie „autonome Paketstation“, „First and last mile Delivery“ und „Demand Responsive Transport“.

Remote Operation wird benötigt, wenn automatisierte Fahrzeuge z.B. an ihre Systemgrenzen gelangen. Der verteilte Ansatz von Gaia-X unterstützt unmittelbar die notwendige Zusammenarbeit verschiedener jeweils spezialisierter Akteure.

GAIA-X 4 ROMS wird geleitet von der Arvato Systems GmbH.

Das Projekt besteht aus den folgenden Teilnehmern: Arvato Systems GmbH, consider it GmbH, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) e.V., embeteco GmbH & Co. KG, Fahrzeugwerk Bernard Krone GmbH & Co. KG, Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., Freie und Hansestadt Hamburg, Behörde für Verkehr und Mobilitätswende, highQ Computerlösungen GmbH, HotSprings GmbH, Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes, IOTA Foundation, Materna Information & Communications SE, Technische Universität Dortmund, TraffGo Road GmbH, Verkehrsbetriebe Hamburg-Holstein GmbH, Yunex GmbH, Zeppelin Universität gGmbH.

GAIA-X 4 moveID (Dezentrale digitale Fahrzeugidentitäten in der hochvernetzten Verkehrsumgebung)

Eine gesamtheitliche, transparente Systemarchitektur für den Informationsaustausch zwischen Anbietern und Kunden von Mobilitätsanwendungen im Straßenverkehr unter Einhaltung datenschutzrelevanter Aspekte ist heute nicht verfügbar. Hier herrschen insbesondere zentrale Architekturen vor, die z.B. auf spezielle Anwendungen und Kundengruppen zugeschnitten sind. Auch die derzeitigen Plattformmodelle der „Hyperscaler“ (Amazon, Google, Facebook, Baidu, Alibaba, Tencent usw.), mit den damit verbundenen Lock-In Effekten und asymmetrischen Geschäftsmodellen für Datenverwendung, können hier nicht als optimale Lösung angesehen werden.

Dezentralisierte Lösungen und die Entwicklung hierfür essenzieller Technologiebausteine, wie insbesondere neue digitalen Identitätskonzepte, sind deshalb unverzichtbar, weil damit geschlossene Ökosysteme mit Lock-in-Effekten und hohen Mitnahmegewinnen durch monopolistische Plattform-Intermediäre verhindert werden können. Gleichzeitig können basierend hierauf Mobilitätsdienste unter Gewährleistung hoher Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen entwickelt werden.

Der Fokus des Projektes GAIA-X 4 moveID ist hier neben der technologischen Umsetzung dezentraler, digitalen Identitäten im Straßenverkehr, der diskriminierungsfreie Zugang zu digitalen Services in einer eng vernetzten, europäischen Infrastruktur mit Erhaltung der Autonomie bzgl. der privaten Daten und Verbesserung der Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit in einem zukünftigen Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). Dies basiert auf dezentralen, plattform-unabhängigen Technologien, wie z.B. Distributed Ledger Technologien (DLT), Self-Sovereign Identity (SSI) und dezentralen Datenmarktplätzen. Der Einsatz von DLT wird das GAIA-X Rahmenwerk in seinen Aufgaben der dezentralen Datenverarbeitung, Datensouveränität, Interoperabilität sowohl hinsichtlich technischer und semantischer Standards ermöglichen und zukünftige Mobilitätsanwendungen unterstützen. Den drohenden, durch asymmetrischen Daten-und Informationsflüsse dominierten Geschäftsmodelle der auf den europäischen Markt eindringenden Hyperscalern kann so außerdem mit einer auf europäischen Werten gegründeten Technologie begegnet werden.

GAIA-X 4 MoveID wird geleitet von der Robert Bosch GmbH.

Das Projekt besteht aus den folgenden Teilnehmern: 51 nodes GmbH, Airbus Defence and Space GmbH, Atos Information Technology GmbH, BigChainDB, Chainstep GmbH, Continental Automotive Technologies GmbH, Datarella GmbH, DENSO AUTOMOTIVE Deutschland GmbH, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt: Institut für KI-Sicherheit, ecsec GmbH, Fetch.AI Research & Development GmbH, Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes, ITK Engineering GmbH, Peaq, Robert Bosch GmbH, Technology GmbH, WOBCOM GmbH, Zeppelin Universität gGmbH.

GAIA-X 4 PLC-AAD (Production, After Sales und Product-Life Cycle – Across Automated Driving)

GAIA-X4 Product Life Cycle – Across Automated Driving (GAIA-X 4 PLC-AAD) befasst sich mit der Entwicklung und dem Aufbau eines übergreifenden Open Distributed Data Ecosystem (= ODDE). Dieses Ökosystem unterstützt die Produktentwicklung, die Fertigung, sowie den Bereich des After Sales.

Zudem adressiert GAIA-X 4 PLC-AAD ausgewählte Aspekte der Entwicklung und des Betriebs automatisierter Fahrfunktionen, der hierfür benötigten Sensorik und dahinterstehender Methoden, sowie eine sichere Einbindung von entwickelten digitalen Zwillingen in das GAIA-X Ökosystem. Passend hierzu werden Datenarchitekturen, Informationsmodelle und die notwendigen Verarbeitungsprozesse entwickelt.
Im Zusammenhang mit dem automatisierten und vernetzen Fahrens sind viele verschiedene Themen relevant - z.B. die Fahrzeugentwicklung, die Verifikation und Validierung von Fahrfunktionen, die Fahrzeugproduktion und den weiteren Lebenszyklus bis hin zur Wartung. In GAIA-X 4 PLC-AAD wird ein Ausschnitt dieser Themen betrachtet, um zu plausibilisieren, dass auch die gesamte Kette abgebildet werden könnte.

Das Projekt GAIA-X 4 PLC-ADD erzeugen einen erheblichen Mehrwert für Entwicklung und Produktion automatisierter und vernetzter Fahrzeuge und darauf basierender zukünftiger Mobilitätsdienste.

GAIA-X 4 PLC-AAD wird geleitet von der msg systems AG.

Projekt-Homepage: https://www.gaia-x4plcaad.info

Das Projekt besteht aus folgenden Teilnehmern (13 Wirtschaftsunternehmen und 7 Forschungseinrichtungen): 3D Mapping Solutions GmbH, Automotive Solution Center for Simulation e. V., AVL Deutschland GmbH, ADC Automotive Distance Control Systems GmbH, BMW Group, Conti Temic microelectronic GmbH, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V., Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V., Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart, Infineon Technologies AG, Institut für Qualitäts- und Zuverlässigkeitsmanagement GmbH, msg Systems AG, Perpetuum Progress GmbH, SETLabs Research GmbH, TH Ingolstadt, TraceTronic GmbH, TrianGraphics GmbH, TU Berlin, TU München, Virtual City Systems GmbH.

GAIA-X 4 AGEDA (Anforderungen und Anwendung von GAIA-X im Edge-Device Automobil)

Im Projekt GAIA-X 4 AGEDA werden Anforderungen und Anwendungen von GAIA-X im Edge-Device Automobil betrachtet. Das Ziel des Projektes ist es, eine Software-Architektur im Fahrzeug als Edge-Device zu entwickeln, die die Konzepte der GAIA-X Initiative umsetzt und damit datengetriebene Anwendungen „by-design“ und die dynamische Anpassung eines Fahrzeugs mit seinen Funktionen über seinen gesamten Lebenszyklus ermöglicht.

Im  Projekt werden dazu Anwendungsfälle betrachtet und umgesetzt, in denen durch a) die Vernetzung des Fahrzeugs, b) die Nutzung von sicherheitskritischen Daten aus dem Fahrzeug sowie c) die Nutzung von fahrzeugfremden Daten für sicherheitskritische Funktionen Mehrwerte für Fahrzeughersteller und Fahrzeugnutzer aber auch das Mobilitätssystem insgesamt entstehen.
Die im Projekt zu entwickelnde Fahrzeugarchitektur wird die Vernetzung aller Fahrzeugfunktionen mit Cloud-basierten Diensten nativ unterstützen. Sie wird es ermöglichen, auch nach Auslieferung eines Fahrzeugs zusätzliche, völlig neuartige Anwendungen zu implementieren, dynamische Anpassungen des Fahrzeugs an neue Gegebenheiten darzustellen und wird so einen entscheidenden Beitrag für eine schnelle Umsetzung der Mobilitätswende leisten.

Die Kerninnovation von GAIA-X 4 AGEDA, die Referenzimplementierung einer neuartigen Fahrzeugarchitektur mit Beispielimplementierung von vernetzten Mobilitätsanwendungen, wird im Rahmen einer Abschlussveranstaltung öffentlich demonstriert werden.

GAIA-X 4 AGEDA wird koordiniert von der Hella GmbH & Co. KGaA, die wissenschaftliche Leitung liegt bei der Hochschule Hamm-Lippstadt, Lehrstuhl Prof. Dr. Achim Rettberg.

Projekt-Homepage: http://www.gaiax4ageda.de 

Das Projekt besteht aus den folgenden Teilnehmern: Hella GmbH & Co. KGaA, Volkswagen AG (GroupInnovation), Robert Bosch GmbH, Continental Automotive Technologies GmbH, AVLDiTEST GmbH, AVL Software & Functions GmbH, Elektrobit Automotive GmbH, IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr, ITK Engineering GmbH, SUSE Software Solutions Germany GmbH, Vodafone Group Service GmbH, Urban SoftwareInstitute GmbH, embeteco GmbH & Co. KG, Institut für Angewandte Informatik (InfAI) e.V., Hochschule Hamm-Lippstadt, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V., Otto GmbH & Co. KG, Forschungsvereinigung Automobiltechnik (FAT) e.V., ARM Germany, T-Systems International GmbH, Mercedes-Benz AG.