XR-TBP Skalbar industriell XR Träningsmiljö för BatteriProduktion
| Diarienummer | |
| Koordinator | Chalmers Tekniska Högskola AB - Chalmers Tekniska Högskola Inst f Industri- & materialvetensk |
| Bidrag från Vinnova | 1 000 000 kronor |
| Projektets löptid | mars 2025 - februari 2026 |
| Status | Pågående |
| Utlysning | Framväxande tekniklösningar |
| Ansökningsomgång | Innovativa samarbeten med USA inom XR - steg 2 |
Syfte och mål
Målsättning för projektet (steg 2) är att, tillsammans med våra samarbetspartners i USA, demonstrera användandet av en large language model (LMM) för att öka skalbara och automatisk generering av XR träningar direkt ifrån arbetsinstruktioner och träningsunderlag. Lösningen ska valideras emot befintliga data tillsammans med ett amerikanskt forskningsinstitut. Med detta styrks värdet av lösningen och ligger till grund för vidare kommersialisering utav projektparterna.
Förväntade effekter och resultat
Projektet förväntas resultera i ökad tillgång och skalbarhet av XR-baserad utbildning inom industrin, vilket bidrar till säkrare arbetsmiljöer och färre olyckor. Effekterna omfattar snabbare kompetensförsörjning, ökad jämställdhet och ger en mer inkluderande arbetsmarknad. Lösningen kan skalas globalt, minska behovet av fysiska träningsmiljöer och bidra till hållbar industriell utveckling enligt Agenda 2030-målen.
Planerat upplägg och genomförande
Projektet inleds genom fördjupat arbete i den tilltänkta plattformen och APIer tillhandahållet av amerikansk partner. Därefter utvecklas lösningen av Chalmers, med stöd från amerikansk partner. En slutgiltig fas av validering av lösning kommer att ske på plats i USA genom användartester i en industriell testbädd tillhandahållen av amerikansk partner. Slutligen kommer resultatet av studien att publiceras för att sprida kunskap om potentialen av automatiserade XR-träningar inom industrin.