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

Bundesministerium für Bildung und Forschung

16KIS1158K

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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Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence