Zoek in de site...

Vier Green Information Technology vouchers voor samenwerkingsprojecten

Datum bericht: 15 april 2021

Vier projectteams van de Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica hebben een voucher van maximaal €30.000 ontvangen voor een innovatie- en samenwerkingsproject gerelateerd aan Green Information Technology. Het onderzoek zal binnen het Radboud Centre for Green Information Technology (in oprichting) worden uitgevoerd.

Screenshot_winners

De projecten zijn geselecteerd door een selectiecommissie van zowel interne als externe experts. Gezien de hoge kwaliteit van de vele inzendingen, heeft het faculteitsbestuur bij uitzondering niet drie, maar vier projecten goedgekeurd.
Prof. dr. Lutgarde Buydens – decaan van de Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica – reikte de vouchers uit aan de volgende projecten:

Green InTegrator: solution provide for measurements and analysis of greenhouse gas emissions

Aanvragers: Simona Cristescu (IMM), Ralf Aben (IWWR), Annelies Veraart (IWWR), Mark Huijbregts (IWWR), Elena Marchiori (iCIS)
Externe partners: Nico Ogink (WUR), Erwin Bente (TU/e), Martijn Hecht (TU/e), Robert Brookhuis (Prodrive Technologies B.V.)

De Nederlandse overheid presenteerde in 2019 het Nationale Klimaatakkoord. Sindsdien zijn er veel initiatieven gestart om de transparantie over de uitstoot van broeikasgassen te vergroten door het verzamelen, samenvoegen en verifiëren van uitstootdata. Maar wat is de kwaliteit van deze data? Op dit moment wordt alleen de uitstoot van CO2 op een betrouwbare manier gemeten. Er is nog een grote behoefte aan technologieën voor sensoren voor methaan (CH4) en distikstofoxide (N2O), aangezien de huidige sensoren onstabiel zijn, erg gevoelig zijn voor een hoge luchtvochtigheid, niet selectief zijn, etc. Door het verbinden van gebruikerseisen en nieuwe technologische ontwikkelingen zal dit project bijdragen aan het evalueren en significant verbeteren van de nauwkeurigheid van de datamodellen en -analyses. Hiermee kunnen gefundeerde beslissingen genomen worden om de invloed van de uitstoot van broeikasgassen op het klimaat te verminderen.

STORM: Switch Tagging and Outlier Recognition for power grid Measurements

Aanvragers: Roel Bouman (iCIS), Tom Heskes (iCIS), Yuliya Shapavalova (iCIS)
Externe partner: Jacco Heres (Alliander)

De wereld om ons heen is een rap tempo aan het veranderen en de energietransitie is in volle gang. Een groot logistiek obstakel voor de energietransitie is de toenemende druk op het elektriciteitsnet. Om aan alle eisen van de toegenomen vraag en aanbod te voldoen, moet het elektriciteitsnet aanzienlijk vergroot worden. Maar het moet ook op een slimmere manier gebruikt worden, bijvoorbeeld met dynamische elektriciteitsopwekking, slim opladen en energieopslag. STORM wil het gebruik van de huidige elektriciteitsnetmetingen verbeteren door domeinexperts en machine-learning specialisten samen te laten werken. Om aandacht voor het project te genereren, en out-of-the-box denken te stimuleren, wordt er een hackathon op de faculteit georganiseerd met een casestudy van Alliander. Roel Bouman: “Met deze nieuwe kijk op het probleem en financiering voor een student-assistent, geloven wij dat het mogelijk is om een werkelijk innovatieve oplossing voor dit probleem te vinden én te implementeren.”

Neuromorphic Scientific Computing: towards new hardware

Aanvragers: Johan Mentink (IMM), Johan Kwisthout (FSW, DCC), Theo Rasing (IMM), Sascha Caron (IMAPP)
Externe partners: Sagar Dolas (SURF), Heike Riel (IBM Zurich)

De ontwikkeling van de informatietechnologie heeft geleid tot een enorme toename in energieconsumptie: informatietechnologie is nu al verantwoordelijk voor ongeveer 7% van het mondiale energiegebruik. De wetenschap is zelf een belangrijke speler in deze ontwikkeling: IBM’s meest krachtige ‘high performance computing’ (HPC) systeem verbruikt tot wel 15 MW – een vermogen vergelijkbaar met dat van een kleine kerncentrale. Neuromorphic computing is één van de potentiële oplossingen om een gedeelte van de huidige HPC-architectuur te vervangen. Dit project zal in kaart brengen wat de daadwerkelijke en potentiële energiebesparing kan zijn van het inzetten van huidige en near-commercial neuromorphic hardware. Daarnaast zal het project de potentie van nieuwe neuromorfische hardware platformen voor computationele wetenschap benchmarken.


RISAI: Renewable Integrated Systems Accelerated by Artificial Intelligence

Aanvragers: Sin Yong Teng (IMM), Jeroen Jansen (IMM), Mark Huijbregts (IWWR)
Externe partners: Ton van Ewijk (Energy-IO), Lennard Nellestein (ConnectR), Jeroen Herremans (ConnectR)

Nederland streeft ernaar om 27 tot 35% aan duurzame energieaandelen te bereiken in 2030. Een groot gedeelte van de energie in de industriële sector heeft nog veel potentie om duurzame energie te implementeren. Dit project combineert industriële procesdata en kunstmatige intelligentie om een beslissingssysteem te maken om te bepalen waar én hoe duurzame systemen geïntegreerd kunnen worden in de procesindustrie. Een cruciaal aspect van dit beslissingsysteem is het beloningsaspect. Daarom zal RISAI de potentie van het gebruik van duurzame Key Performance indicatoren van de industriële voorziening als een beloningssysteem voor het duurzame integratie beslissingssysteem onderzoeken. De grootste impact zal zijn dat procestechnici en voorzieningsmanagers de invloed van optimale duurzame systeemintegratie kunnen kwantificeren.


Meer informatie