Das Projekt erfüllt CP1 des Programms in Hinblick auf die Verstärkung der wissenschaftlichen Forschungskapazitäten der Wissenschaftler der Universität Zielona Góra (UZ) und Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (BTU) und der Unternehmen (avatum - AV, Lumel- LU) in dem Bereich CO2-arme Wirtschaft dank der Entwicklung der gemeinsamen innovativen grenzüberschreitende Lösung zur Einführung durch öffentliche Verkehrsunternehmen und öffentliche Verwaltungen.
Die Lösung ist ein grenzüberschreitendes stationär-mobiles System zur Überwachung und Vorhersage des Niveaus der nachhaltigen Entwicklung (s-ms), das aus integrierten Komponenten besteht:
Das Projekt steht im Einklang mit der Priorität der EU-Entwicklungsstrategie Europa 2020, der „Regionalen Innovationsstrategie des Landes Brandenburg (innoBB 2025 plus)", deren Ziel die Entwicklung von Innovationen ist. Es setzt die Ziele des Dokuments „Polen-Brandenburgisches Nachbarschaftskonzept" im Bereich der Zusammenarbeit zwischen brandenburgischen und polnischen Universitäten um, um sowohl die Internationalisierung und internationale Vernetzung dieser Institutionen als auch die Entwicklung des Gebiets zu stärken. Die Lösung steht auch im Einklang mit der Mission des „Innovationsentwicklungsprogramms der Woiwodschaft Lebus bis 2030" und dem „Konzept für die Entwicklung und den Betrieb der Euroregion Spree-Neisse-Bóbr Vision 2030" im Bereich der Umsetzung gemeinsamer Forschungsprojekte.
Im Rahmen des Projekts werden die vier Arbeitspakete (AP1-AP4) im Einklang mit der Umsetzung von CS 1.1 des Programms durchgeführt. Das Hauptprojektziel ist grenzüberschreitender Austausch des Wissens und der Technologie zwischen UZ, BTU, Lumel, Avatum (Zielgruppe 1) zur Förderung der anwendungsorientierten Forschung zur Entwicklung des sm-s Systems für die Städte (Zielgruppe 2) und Bürger/innen/Bewohner dieser Städte (Zielgruppe III). Die Lösung wird in folgenden Unternehmen getestet: (MZK Zielona Góra - MZK, Cottbusverkehr - CV) in Zusammenarbeit mit den Städten Zielona Góra (ZG) und Cottbus (C).
Im Rahmen des Projekts wird das stationäre und mobile System zur Überwachung und Vorhersage des Niveaus der NE (sm-s): entworfen (AP1 - Forschungs- und Entwurfsarbeiten), ein Prototype erstellt (AP2 - Forschungs- und Entwicklungs- und Programmierarbeiten), die gefundene Lösung getestet (AP3 - Forschungs- und Analysearbeiten) und verifiziert (AP4- Forschungsarbeiten).
Als Ergebnis des Projekts wird eine innovative (derzeit nicht verfügbare) interaktive, dynamische digitale NE-Karte erstellt. Das Hauptergebnis des Projekts ist die innovative Lösung in Form eines sm-s-Systems, das von anderen Partnerstädten der grenzüberschreitenden Region, die öffentliche Verkehrsmittel haben aufgegriffen bzw. ausgebaut wird (1. Ergebnisindikator) und acht Organisationen (UZ, BTU, AV, LU, C, ZG, MZK, CV), die nach Projektabschluss bei der Entwicklung des sm-s Systems grenzübergreifend zusammenarbeiten (2. Ergebnisindikator).
Das sm-s System in der mobilen Version, ergänzt die aktuellen Berichte des polnischen und deutschen Umweltministeriums (entsprechend den Daten, die beim Treffen der UZ mit MLUK am 14.11.2022) im Rahmen der Berichterstattung von NE-Parameterwerten von Orten in beiden Städten, in denen eine Datenerhebung und -Überwachung derzeit nicht möglich ist. In beiden Städten gibt es nur wenige stationäre Punkte zur NE-Messung und diese zeigen nicht den tatsachlichen Stand der Luftverschmutzung in beiden Städte. Sm-s ermöglicht die Werte definierter NE-Indikatoren in 3 Bereichen in Echtzeit zu erfassen und zu dokumentieren.
Die innovative und originelle Lösung ist das grenzüberschreitende sm-s System, es integriert Wissen im Bereich Maschinenbau und IT (Partner UZ, BTU, AV), mobile originelle Sensoren (Partner Lumel), Prototyp und Testinstallation in Stadtbussen (Partner MZK, CV in ZG und C.). Das Wissen von Wissenschaftlern und Ingenieuren der UZ und BTU, AV, LU im Bereich Entwurf, Integration und Anwendung von Sensoren, Analyse grösser Datensätze, Prognosemethoden und künstliche Intelligenz sowie fortschrittliche Programmieralgorithmen ermöglicht die Entwicklung von Empfehlungen im Bereich einer CO2- arme Wirtschaft.
