RSP – EcoAssist
Der Fokus des Forschungsprojekts zur Optimierung von Lebenszyklusanalysen (LCA) liegt auf der Entwicklung eines datenbasierten und technologisch fundierten Systems, das präzise Analysen ermöglicht. Der erste Schritt umfasst die systematische Erfassung und Strukturierung relevanter Emissionsdaten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Berichten und wissenschaftlichen Artikeln. Diese Daten werden in einheitliche Formate überführt und in einem relationalen Datenmodell visualisiert, um Konsistenz und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Aufbauend darauf werden spezifische Anforderungen und ein Regelwerk formuliert, das als methodische Grundlage für die weitere Entwicklung dient.
Zur Unterstützung der Analyse- und Modellierungsprozesse wird ein modulares Toolkit entwickelt, das datengetriebene Aufgaben wie Automatisierungen und Visualisierungen ermöglicht. Ergänzend dazu entstehen maschinell lernende Algorithmen, die komplexe Datenstrukturen analysieren und Datenerfassungslogiken iterativ verbessern. Die Evaluierung dieser Logiken erfolgt sowohl theoretisch als auch simulativ, um deren Genauigkeit und Robustheit unter realitätsnahen Bedingungen zu testen.
Um die Ergebnisse transparent darzustellen, werden Open-Source-Tools für die Modellierung und Visualisierung eingesetzt. Gleichzeitig werden gewichtungsbasierte Algorithmen entwickelt, die datenbasierte Entscheidungen ermöglichen und Maßnahmen zur Optimierung der Umweltwirkungen ableiten. Die Integration einer Vektordatenbank und Large Language Models (LLMs) bildet die Grundlage für ein skalierbares und leistungsstarkes System, das sowohl Wissensretrieval als auch komplexe Datenanalysen unterstützt.
Den Abschluss bildet die Verifikation des Systems durch umfangreiche Tests, die die Funktionalität und Nutzerfreundlichkeit sicherstellen. Eine detaillierte Projektdokumentation gewährleistet die Nachvollziehbarkeit der Methoden und Ergebnisse und bietet eine solide Basis für zukünftige Anwendungen und Weiterentwicklungen.
