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Projekt

KITOS

Künstliche Intelligenz zur dynamischen Optimierung des Netzwerkmanagements

Künstliche Intelligenz zur dynamischen Optimierung des Netzwerkmanagements

  • Laufzeit:

Übergeordnetes Ziel ist es, industrielle Netzwerke mit der notwendigen Dynamik und Verfahren zur Selbstheilung und -Optimierung auszustatten, um damit die erforderliche Agilität und Zuverlässigkeit zu erzeugen, die zukünftige Produktionsprozesse der Industrie 4.0 erfordern. Als Basis zur Vernetzung wird TSN verwendet. Es werden Kl-Algorithmen entwickelt, die Konfigurationswerkzeuge bei der Entscheidungsfindung unterstützen, um eine effizientere Ausnutzung der Ressourcen, wie auch performantere Konfigurationen zu erreichen. Für den aktiven Betrieb wird das Netzwerkmanagement mittels Klunterstützten Fehlererkennungs- und Adaptionsmechanismen gegen Ausfälle gehärtet.

Partner

Assoziierte Partner:

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

16KIS1158K

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

Publikationen zum Projekt

Maximilian Berndt; Christoph Fischer; Dennis Krummacker

In: 2020 1st Workshop on Next Generation Networks and Applications (NGNA). Workshop on Next Generation Networks and Applications (NGNA-2020), December 14-18, Kaiserslautern, Germany, Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, 12/2020.

Zur Publikation

Christoph Fischer; Maximilian Berndt; Dennis Krummacker

In: 2020 1st Workshop on Next Generation Networks and Applications (NGNA). Workshop on Next Generation Networks and Applications (NGNA-2020), December 14-18, Kaiserslautern, Germany, Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, 12/2020.

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Christoph Fischer; Maximilian Berndt; Dennis Krummacker; Janis Zemitis; Daniel Fraunholz; Hans Dieter Schotten

In: YEF ECE. IEEE Young Engineers Forum (ECE-2020), IEEE, 2020.

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