[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"news-345-019-algorithmus-fuer-windkraftwerke-fr":3},{"news":4,"categories":56},{"id":5,"status":6,"slug":7,"publish_date":8,"featured_image_hidden":9,"image":10,"translations":16,"categories":35,"newsletters":36,"title":28,"short_title":28,"excerpt":29,"languages_code":30,"seo":14,"components":41},14333,"published","345-019-algorithmus-fuer-windkraftwerke","2024-02-27T12:00:04.330Z",false,{"id":11,"width":12,"height":13,"focal_point_x":14,"focal_point_y":14,"filename_download":15,"description":14},"89df334f-ad23-4aea-8730-6b29f0645a45",1000,750,null,"345_019epfl_re.jpg",[17,27],{"id":18,"title":19,"short_title":19,"slug":7,"excerpt":20,"languages_code":21,"seo":14,"components":22},14332,"Algorithmus für Windkraftwerke","Eine Zusammenarbeit zwischen der ETH Lausanne und der University of Glasgow führte zur Entwicklung eines selbst lernenden Algorithmus für Windkraftwerke. Er kann versteckte Herstellungsfehler in den Propellerblättern von Windturbinen entdecken, bevor diese in Betrieb genommen werden.","de-CH",[23],{"collection":24,"item":25,"id":26},"component_text","f8a364a8-5d01-4831-8363-34a7d4bd2e64",13910,{"id":5,"title":28,"short_title":28,"slug":7,"excerpt":29,"languages_code":30,"seo":14,"components":31},"Algorithme pour les centrales éoliennes","Une collaboration entre l'EPFL et l'Université de Glasgow a permis de développer un algorithme avancé d'apprentissage automatique pour les centrales éoliennes. Celui-ci peut détecter les défauts de fabrication dissimulés dans les pales des éoliennes, avant que les turbines ne soient mises en service.","fr-CH",[32],{"collection":24,"item":33,"id":34},"5dcde1f3-728e-4bfa-a88d-c41c8b53829f",13911,[],[37],{"newsletters_id":38},{"id":39,"number":40},"a7320e39-879f-4a31-976c-f9aff8c8b9c3","345",[42],{"collection":24,"item":33,"id":34,"data":43},{"id":33,"anchor":14,"title":14,"introduction":14,"text":44,"button_position":45,"media_type":46,"media_position":14,"youtube_url":14,"image":14,"button":47},"\u003Cp>Actuellement, seules des parties des surfaces des pales sont examinées optiquement dans les entreprises de fabrication. Le nouveau développement logiciel écossais et suisse est utilisé lors de l’inspection à l’emplacement de la mise en service. Il se base sur une nouvelle technologie radar brevetée, combinée à un assistant d’intelligence artificielle (IA) et peut désormais détecter d'éventuelles anomalies sous la surface des pales d’une éolienne. Ce procédé économise du temps et de l’énergie. Il se trouve actuellement en phase de test. (Image : © iStock EPFL)\u003C\u002Fp>","under","NULL",[48],{"links_id":49},{"id":50,"anchor":14,"label":51,"color":52,"type":53,"link_external":54,"link_email":14,"link_phone":14,"link_page":55,"link_asset":14},"0df0a259-c165-4c16-86bd-1205c51f84cc","Article de l’EPF Lausanne","red","external","https:\u002F\u002Factu.epfl.ch\u002Fnews\u002Fune-etude-ameliore-le-controle-qualite-des-eolienn\u002F",[],[]]