araB e-Mobilität (energy-blockchain ...)

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Ökonomie der Künstlichen Intelligenz. Auswirkungen auf Wirtschaft, Arbeit

Das DLR stellt Forschungsergebnisse des Projektes Digitaler Knoten 4.0 in Form einer Virtual Reality-Demo vor. In dieser werden Use Cases mit automatisierten Fahrzeugen, die real am Tostmannplatz in Braunschweig gefahren sind, in einer virtuellen Umgebung gezeigt.

Dabei liegt der Fokus auf dem automatisierten Fahren, der dafür erforderlichen Fahrweg-planung und Detektion des umgebenden Verkehrs, der Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Verkehrsinfrastruktur, der Interaktion der Verkehrsteilnehmer und der externen Mensch-Maschine-Schnittstelle (eHMI – external Human-Machine-Interface).

Hessentag

Energy-blockchain Zusammenfassung:

Rückverfolgbarkeit und Integrität sind
große Herausforderungen für die immer
komplexer werdenden Lieferketten
der heutigen Welt.

Die Blockchain- Technologie (u.a.Hyperledger) hat zwar das Potenzial, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie einen manipulationssicheren Prüfpfad für Ereignisse in der Lieferkette und Daten im Zusammenhang mit einem Produktlebenszyklus bereitstellt, löst jedoch nicht das Vertrauensproblem, das mit den Daten selbst verbunden ist. Reputationssysteme sind ein wirksamer Ansatz zur Lösung dieses Vertrauensproblems. Derzeitige Reputationssysteme sind jedoch nicht für blockchain- basierte Supply-Chain-Anwendungen geeignet, da sie auf eingeschränkten Beobachtungen beruhen, es ihnen an Granularität und Automatisierung mangelt und ihr Overhead nicht untersucht wurde. In dieser Arbeit schlagen wir TrustChain (idChain) als dreischichtiges Trust-Management-Framework vor, das ein Konsortium verwendet Blockchain zur Verfolgung von Interaktionen zwischen Teilnehmern der Lieferkette und zur dynamischen Zuweisung von Vertrauens- und Reputationswerten basierend auf diesen Interaktionen.

Die Neuheit von TrustChain beruht auf: (a) dem Reputationsmodell, das die Qualität von Waren bewertet, und der Vertrauenswürdigkeit von Unternehmen, die auf mehreren Beobachtungen von Lieferkettenereignissen basieren, (b) der Unterstützung von Reputationsbewertungen, die zwischen einem Lieferkettenteilnehmer und einem Lieferanten unterscheiden Produkte, die die Zuweisung produktspezifischer Reputationen für denselben Teilnehmer ermöglichen, (c) die Verwendung intelligenter Verträge zur transparenten, effizienten, sicheren und automatisierten Berechnung von Reputationsbewertungen und (d) den minimalen Overhead in Bezug auf Latenz und Durchsatz im Vergleich zu einem einfachen blockchain- basierten Supply-Chain-Modell. △ Weniger

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