Projekti eesmärk on edendada elektrilise jõuseadme digikaksiku tehnoloogiat (DT), mida kasutatakse tarkvara poolt juhitavate elektrisõidukite (SDEV-de) arenduses, käsitledes eeskätt DT rakendusi adaptiivsuse ja intelligentsuse tasandil. Projekt lähtub vajadusest pakkuda tõhusaid katsetamis- ja hindamismeetodeid elektriliste tõukejõuseadmete jaoks kooskõlas ELi puhtale energiale ülemineku eesmärkidega. Projektiga soovitakse kiirendada DT-tehnoloogia arengut, toetamaks SDV tehnoloogiat täiustatud modelleerimise, andmete kogumise, asjade interneti integreerimise ja süsteemi optimeerimise abil. Peamised väljakutsed hõlmavad elutsükli haldamist, andmete töötlemist ja reaalajas suhtlust füüsiliste ja virtuaalsete süsteemide vahel. Projekt hõlmab täiustatud modelleerimist, andmete kogumist, asjade interneti ja side infrastruktuuri, süsteemide integreerimist, optimeerimist ning tehnoloogia tutvustamist.
Isejuhtivad autod ei ole enam tuleviku tehnoloogia, vaid juba reaalne ülemaailmne tehniline trend. Isejuhtiva sõitmise edasiareng nõuab ka energiatõhususe optimeerimist. Sageli ei pöörata tähelepanu isejuhtivate elektrisõidukite veosüsteemide optimeerimisele autonoomsete ja seireandurite abil. Taotluse eesmärk on välja töötada testplatvorm energiasüsteemi hindamiseks ja optimeerimiseks. Eesmärgi saavutamine nõuab mitmete katseplatvormide ja digitaalsete kaksikute arendamist. Digitaalne kaksik koosneb kolmest komponendist - reaalse maailma füüsilistest üksustest, selle virtuaalsetest mudelitest ja ühendatud süsteemist, mis paneb kaks maailma kokku.
Õppeaine EEV5040 Tööstusautomaatika ja ajamid tegevuse eesmärgiks on tutvustada üliõpilastele tööstusliku automatiseerimise ja elektriajamite olulisust ning nende valdkondade uusimaid suundumusi (sh ka IoT). Arendustegevuse tulemusena omandavad õppurid tulevikus põhjalikud teadmised elektriajamite juhtimisest, mudelipõhine disaini metoodikast ja IoT rakendustest tööstusautomaatikas. Nad suudavad luua, kohandada ja analüüsida elektrimootorite juhtimissüsteeme ning lahendada reaalseid probleeme selles valdkonnas. Need tulemused mõjutavad erialaspetsiifilise IKT õpetamise kvaliteeti, pakkudes õppuritele praktilisi oskusi ja teadmisi, mis on hädavajalikud tänapäeva tööstuslikus automatiseerimises. Arendusprojekti raames muudetakse ka õppeaine EEM0040 Masinnägemine, kus traditsioonilist masinanägemise õppekava, lisades sinna hüperspektraalse tehnoloogia komponendi. Arendustegevuse eesmärk on ühendada masinanägemise kontseptsioonid hüperspektraalse andmetöötlusega. Õppeaine raames arendavad üliõpilased praktilisi oskusi hüperspektraalsete kaamerate kasutamisel, alates kaamera seadistamisest kuni erinevate hüperspektraalsete piltide töötlemiseni. Nad omandavad teadmisi hüperspektraalsete andmete spetsiifikast, nagu lainepikkuse spekter ja selle seos materjalide omadustega. Lisaks õpivad nad masinanägemise meetodeid, mis võimaldavad tuvastada erinevaid objekte ja omadusi hüperspektraalsetest piltidest.