Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.
Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).
| Titel | Private 5G-Netzwerke für die Industrie; Teilvorhaben: Synchronisierung und Integration industrieller und sicherheitsrelevanter Kommunikationsprotokolle |
| Kurzname | stic5G |
| Kurzbeschreibung | stig5G folgt der signifikanten Nachfrage der lokalen/regionalen/internationalen Industrie in Frankreich und Deutschland und erweitert bestehende Kommunikationstechnologien, um eine industrietaugliche Plattform zu schaffen, die eine drahtlose, robuste, Echtzeit- und sichere Kommunikationslösung für industrielle Anwendungsfälle ermöglicht. Zu diesem Zweck werden 5G-Campusnetze aufgebaut, konfiguriert, erweitert und in sogenannte Time Sensitive Networks (TSN) integriert. Darüber hinaus wird durch eine Integration von industriellen Kommunikationsprotokollen (PROFINET/PROFIsafe) deren Nutzbarkeit erhöht und die Erweiterung bestehender industrieller Netzwerke ermöglicht. Solche Netzwerke führen zu zahlreichen neuen Anwendungsfällen. Anhand der industriellen Produktionsanlagen des assoziierten Partners Airbus werden zwei davon explizit untersucht und umgesetzt. Hierfür wird ein Demonstrator den Betrieb und die Leistungsfähigkeit des neuen industriellen 5G-TSN Campus-Netzes zeigen. In mehreren Arbeitspaketen werden die Anwendungsfälle und Anforderungen analysiert, die erforderlichen Funktionsblöcke entwickelt und ein Demonstrator zum Testen und Validieren der Ergebnisse entwickelt. Diese Ergebnisse werden der gesamten Lieferkette zugutekommen. So können z. B. Unternehmen der Fabrikautomation und der Fertigungsindustrie ihre Produktion effizienter gestalten und gleichzeitig die Abhängigkeit zu verdrahteten Anlagen verringern. Herstellern von Geräten und Anlagen für die Fabrikautomation wird die Möglichkeit geboten, ihre Produkte mit Hilfe vorentwickelter Funktionsblöcke zu entwickeln und zu vertreiben. Das Gleiche gilt für Anbieter, Provider oder Betreiber von Kernnetzen, die auf diese Entwicklungen zurückgreifen können. |
| Jahr der Einwerbung | 2022 |
| Laufzeit Beginn | 01.11.2022 |
| Laufzeit Ende | 31.10.2025 |
| Projektleitung | Sikora, Axel, Prof. Dr. |
| Fakultät | EMI |
| Institut | ivESK |