Soutenir la durabilité
Le développement d’une société durable demande d’optimiser les interactions entre les nombreuses composantes des systèmes d’énergie, de transport, d’approvisionnement ou d’alimentation. Par exemple, les modèles de mobilité dépendent de l’offre et de la demande de transport, avec une population ayant des besoins et des préférences variables, ainsi que d’interactions complexes déterminées par des facteurs tels que la météo, l’acceptation du travail à domicile et l’existence d’incitations financières. Les applications du big data peuvent considérablement améliorer l’efficacité et la durabilité de ces systèmes. Il s’agit par exemple d’analyser des données détaillées en temps réel telles que le déplacement en transports publics ou la performance de panneaux solaires. Ces informations permettent d’optimiser en permanence l’offre pour répondre à la demande prévue, par exemple, en adaptant les horaires des transports ou en faisant varier la production d’électricité.
L'objectif était de développer des algorithmes pour la sélection et la préparation d'informations à partir de vidéos de témoins oculaires.
Le projet du PNR 75 «ScanVan» visait à démontrer qu'une caméra sphérique peut grandement simplifier la production de jeux de données photogrammétriques 3D.
Entretien avec le responsable du projet John Berezowski sur les résultats, l'impact et le transfert de technologie.
Le projet «weObserve» a donc développé des stratégies efficaces afin de pouvoir réaliser des évaluations des données à grande échelle.
L'utilisation du Big Data, par exemple les grandes quantités de données, peuvent améliorer les méthodes et les modèles de planification du trafic.
Le projet «HyEnergy» avait pour objectif d'étudier le potentiel des systèmes hybrides d'énergies renouvelables.
Stratégie énergétique 2050 en Suisse. Dans notre projet HyEnergy, nous utilisons le Big Data pour estimer le potentiel d'installation de grandes quantités d'énergie renouvelable.