Das Ziel von KICK ist es, den Betrieb von künftigen 5G-Campus-Netzen durch den Einsatz von KI-Methoden signifikant zu vereinfachen und zu verbessern. Im Fokus stehen hierbei Industrie 4.0-Umgebungen mit ihren hohen Zuverlässigkeits- und Latenzanforderungen. Konkret wird für das taktische und operative Management und die Steuerung von solchen Kommunikationsnetzen unter Berücksichtigung der beschränkten Kommunikations- und Rechenressourcen ein KI-Rahmenwerk entwickelt und untersucht. Zum einen beinhalten die Forschungsarbeiten die Definition von Anforderungen an KI-Algorithmen sowie die Identifizierung geeigneter Daten und Datenformate. Zum anderen werden Fragen behandelt, die das Trainieren, Anpassen, Komprimieren, Austauschen und die Interaktion von KI-Algorithmen betreffen. Um die hohen Anforderungen industrieller Anwendungen zu erfüllen, werden hybride, d.h. daten- und modellbasierte, Lösungsansätze verfolgt sowie Daten aus der Produktion mit Daten aus den Kommunikationsnetzen verknüpft. Transfer Learning auf Basis einer KINetzzustandserkennung wird genutzt, um adäquates Verhalten auch auf der Basis ähnlicher Situationen bzw. ähnlicher logischer Netzinstanzen abzuleiten. Somit werden eine robuste, fortlaufende Konfiguration, Optimierung und Fehlerbehandlung ermöglicht und so das Potenzial von Campus-Netzen und von vernetzen Industrie 4.0-Anlagen voll ausgeschöpft. Dabei stützt sich das Projekt auf experimentelle Arbeiten mit realen Kommunikations- und Produktionsdaten aus einer echten Fabrikumgebung. Auch die Demonstration der erzielten Automatisierungsvorteile erfolgt beispielhaft in einer solchen Umgebung.
Partner
Koordinator:
- Nokia Solutions and Networks GmbH & Co. KG, Stuttgart
Partner:
- Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut, Berlin
- atesio GmbH, Berlin
- DFKI GmbH, Kaiserslautern
- GHMT AG, Bexbach
- Infosim GmbH & Co. KG, Würzburg
- Nokia Solutions and Networks GmbH & Co. KG, München
- Robert Bosch GmbH, Stuttgart
- Siemens AG, München
- Trumpf GmbH & Co. KG, Ditzingen
