EnglishMecenātiemMedijiem
Latvijas Universitāte
    • FotoE-studijasBibliotēkas e-resursiIT servissKontakti
    • lv
    • en
    • Digitālo prasmju pilnveides programma 2021-2024
      • Mākslīgais intelekts – pamatkurss
      • Mākslīgais intelekts – advance
      • Modulis I: Biznesa un datu analīze
      • Modulis III: Python
      • Modulis IV: Microsoft 365
      • Pieredzes stāsti
    • Par projektu
    • Noslēgušās darbības
      • Universitāšu inkubators
      • Kembridžas Inovāciju un uzņēmējdarbības programma
      • Studentu padziļinātās zinātnes hakatons (Deep Sciene Hackathon (DSH))
      • Inovāciju programma studentu uzņēmējdarbības attīstībai, mācoties no Uzņēmumu startup komandām
      • Brīvās pieteikšanās pirmsinkubatora programma
      • „CrisisLab2020” triecienprogramma
      • Mācību kursi
      • Icebreakers festivāls
      • Jauno tehnoloģiju un inovāciju diena
    • Pieredzes stāsti
    • Radio NABA raidījumu cikls
    • Aktuālie projekti
      • Development of AI – ICT for Manufacturing EDIH in Latvia
    • Noslēgušies projekti
      • LU Inovāciju granti studentiem
      • Projekts “Virtuālās prakses Baltijā”
      • DIGITEKA
      • Sadarbība ar Microsoft IoT Insider Labs
      • Sadarbība ar riska kapitāla fondu
      • Bezpilota auto izmēģinājumu trase
      • Uz genoma un veselības datiem balstītas vēža prognozēšanas infrastruktūras izveide
      • Pētniecības projektu un kompetenču pārvaldības digitālā platforma
      • Lielajos datos balstīts vesela cilvēka zarnu metagenoma modelis un tā lietojumi
    • Par mums
    • Kontakti
    • Galerija
      • LUMIC telpas
    • Ziņas
    • Digitālo prasmju pilnveides programma 2021-2024

      • Mākslīgais intelekts – pamatkurss
      • Mākslīgais intelekts – advance
      • Modulis I: Biznesa un datu analīze
      • Modulis III: Python
      • Modulis IV: Microsoft 365
      • Pieredzes stāsti
    • Par projektu
    • Noslēgušās darbības

      • Universitāšu inkubators
      • Kembridžas Inovāciju un uzņēmējdarbības programma
      • Studentu padziļinātās zinātnes hakatons (Deep Sciene Hackathon (DSH))
      • Inovāciju programma studentu uzņēmējdarbības attīstībai, mācoties no Uzņēmumu startup komandām
      • Brīvās pieteikšanās pirmsinkubatora programma
      • „CrisisLab2020” triecienprogramma
      • Mācību kursi
      • Icebreakers festivāls
      • Jauno tehnoloģiju un inovāciju diena
    • Pieredzes stāsti
    • Radio NABA raidījumu cikls
    • Aktuālie projekti

      • Development of AI – ICT for Manufacturing EDIH in Latvia
    • Noslēgušies projekti

      • LU Inovāciju granti studentiem
      • Projekts “Virtuālās prakses Baltijā”
      • DIGITEKA
      • Sadarbība ar Microsoft IoT Insider Labs
      • Sadarbība ar riska kapitāla fondu
      • Bezpilota auto izmēģinājumu trase
      • Uz genoma un veselības datiem balstītas vēža prognozēšanas infrastruktūras izveide
      • Pētniecības projektu un kompetenču pārvaldības digitālā platforma
      • Lielajos datos balstīts vesela cilvēka zarnu metagenoma modelis un tā lietojumi
    • Par mums
    • Kontakti
    • Galerija

      • LUMIC telpas
    • Ziņas
  •  
  • English
  • Mecenātiem
  • Medijiem
  •  
    • Foto
    • E-studijas
    • Bibliotēkas e-resursi
    • IT serviss
    • Kontakti
    • lv
    • en
  • LU Inovāciju Centrs LUMIC
  • Projekti
  • Noslēgušies projekti
  • Bezpilota auto izmēģinājumu trase

Bezpilota auto izmēģinājumu trase

Bezpilota auto izmēģinājumu trases izveide sadarbībā ar LMT, Microsoft, Mitsubishi un Nokia. Sadarbībā ar zinātniskās pētniecības institūcijām un inovāciju tehnoloģiju uzņēmumiem, tiek veidota bezpilota auto izmēģinājumu ekosistēma. Tā sniegs iespēju testēt un sertificēt bezpilota transportlīdzekļus. 
  • Aktuālie projekti

    • Development of AI – ICT for Manufacturing EDIH in Latvia
  • Noslēgušies projekti

    • LU Inovāciju granti studentiem
    • Projekts “Virtuālās prakses Baltijā”
    • DIGITEKA
    • Sadarbība ar Microsoft IoT Insider Labs
    • Sadarbība ar riska kapitāla fondu
    • Bezpilota auto izmēģinājumu trase
    • Uz genoma un veselības datiem balstītas vēža prognozēšanas infrastruktūras izveide
    • Pētniecības projektu un kompetenču pārvaldības digitālā platforma
    • Lielajos datos balstīts vesela cilvēka zarnu metagenoma modelis un tā lietojumi
Latvijas Universitāte
  • Kontakti
  • Privātuma atruna
Ranked badge
THE badge
© 2025 Latvijas Universitāte. Visas tiesības aizsargātas
Sīkdatnes