Maschinelles Lernen für die nachhaltige Logistik (MaLog)
Im Rahmen des von der IFAF geförderten Projekts MaLog wurde in Kooperation mit der HTW Berlin sowie der ImagineCargo UG eine auf der Simulationsumgebung SUMO sowie Methoden des machinellen Lernens basierende Software-Lösung entwickelt. Zielsetzung war hierbei die Optimierung der innerstädtischen Tourenplanung zur emissionsfreien Güterverteilung.