KIGLIS
Verfahren der Künstlichen Intelligenz für die Optimierung der Glasfasernetze am Beispiel einer intelligenten Stadt
Start: 11.2020
Ende: 10.2023
Das Projekt KIGLIS zielt darauf ab, Glasfasernetzwerke durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) sowohl in ihrer Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit als auch in Kosten- und Energieeffizienz erheblich zu verbessern. Die Verbundpartner fokussieren sich dabei auf die Anwendungsbedürfnisse in einer Smart City und setzen mit ihren Entwicklungen direkt bei der Netzwerk- und Infrastrukturplanung eines Glasfaserzugangsnetzes an.
Die wesentlichen Komponenten bei der Einrichtung von Glasfasernetzen werden im Projekt mit verschiedensten KI-Verfahren analysiert und optimiert. Im Zusammenwirken von Sensorik, Trainingsdaten und Netzwerkdiversität sollen auf der Basis von KI-Lösungen neue Anwendungen erschlossen und konkrete, zukunftsorientierte Übertragungsansätze entwickelt werden. Dabei untersuchen die Verbundpartner auch die Grenzen bekannter KI-Verfahren bei ihrer Anwendbarkeit auf Netzwerkinfrastrukturen.
Die im Projekt entwickelte Smart-City-Netzwerkinfrastruktur soll auch im autonomen Fahren Anwendung finden: Die optische Anbindung von echtzeitfähigen Sensorfeldern zur Unterstützung des autonomen Fahrens bei gleichzeitiger Bereitstellung einer großen Anzahl von Breitbandzugängen für die Passagiere soll in einem Experiment am Ende des Projekts demonstriert werden. Der abschließende Demonstrator wird die Vorteile und die Praxistauglichkeit der neuen KIGLIS-Technologien auf dem Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg in Karlsruhe zeigen.
Forschungsschwerpunkt
Applied Artificial Intelligence
In diesem Forschungsschwerpunkt liegt das Hauptaugenmerk für das FZI auf den Themen Human-Centric Artificial Intelligence und Künstliche Intelligenz zur Prädiktion. Zudem beschäftigt sich das FZI mit Fragestellungen zu dedizierter Hardware für Künstliche Intelligenz (KI) sowie KI-Engineering.
Förderhinweis:
Das Projekt KIGLIS wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Projektpartner:
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