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KIGLIS: Unterschied zwischen den Versionen

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|Name EN=Artificial intelligence methods for the optimisation of optical networks, given the example of a smart city
 
|Name EN=Artificial intelligence methods for the optimisation of optical networks, given the example of a smart city
 
|Beschreibung DE=Das Ziel von KIGLIS ist unter Anwendung der Methoden und Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) die Verbesserung der Leistungsfähigkeit, der Zuverlässigkeit sowie der Kosten- und der Energieeffizienz von Glasfasernetzen zu erreichen. Dabei stehen optische Kommunikationssysteme, die Netzwerk- und Infrastrukturplanung sowie die Datenverteilung im und Virtualisierung des Zugangsnetzes unter Berücksichtigung der Anwendungsbedürfnisse der „Smart City" im Fokus. Hierzu werden für PHY- und MAC-Layer für passive optische Netze, für Infrastrukturbetrachtungen zu Edge Cloud und Fog Computing, für FPGA Hardware-Implementierung oder neuartige Simulationstools und für die optimierte Faserverlegung die wesentlichen Komponenten mit verschiedenen KI-Verfahren analysiert und optimiert. Die Eigenschaften bekannter KI-Verfahren werden problemspezifisch identifiziert und mögliche Einschränkungen bei ihrer Anwendbarkeit analysiert. Eine hauptsächliche Anwendung für die KIGLIS- „Smart-City" Infrastruktur liegt neben der Breitbandanbindung in der Unterstützung und Weiterentwicklung des autonomen Fahrens, wobei latenz- und datendurchsatzkritische Fragestellungen Berücksichtigung finden.
 
|Beschreibung DE=Das Ziel von KIGLIS ist unter Anwendung der Methoden und Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) die Verbesserung der Leistungsfähigkeit, der Zuverlässigkeit sowie der Kosten- und der Energieeffizienz von Glasfasernetzen zu erreichen. Dabei stehen optische Kommunikationssysteme, die Netzwerk- und Infrastrukturplanung sowie die Datenverteilung im und Virtualisierung des Zugangsnetzes unter Berücksichtigung der Anwendungsbedürfnisse der „Smart City" im Fokus. Hierzu werden für PHY- und MAC-Layer für passive optische Netze, für Infrastrukturbetrachtungen zu Edge Cloud und Fog Computing, für FPGA Hardware-Implementierung oder neuartige Simulationstools und für die optimierte Faserverlegung die wesentlichen Komponenten mit verschiedenen KI-Verfahren analysiert und optimiert. Die Eigenschaften bekannter KI-Verfahren werden problemspezifisch identifiziert und mögliche Einschränkungen bei ihrer Anwendbarkeit analysiert. Eine hauptsächliche Anwendung für die KIGLIS- „Smart-City" Infrastruktur liegt neben der Breitbandanbindung in der Unterstützung und Weiterentwicklung des autonomen Fahrens, wobei latenz- und datendurchsatzkritische Fragestellungen Berücksichtigung finden.
|Kontaktperson=Tobias Käfer
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|Kontaktperson=Michael Färber
 
|URL=http://www.kiglis.de/
 
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|Start=2020/11/01
 
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|Projektstatus=aktiv
 
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|Person=Tobias Käfer, Michael Färber, Anna Nguyen, Tarek Saier, Kristian Noullet
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|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Partner=Nokia, KIT-IPQ,VPI Photonics, ATESIO, Telemaxx
 
|Partner=Nokia, KIT-IPQ,VPI Photonics, ATESIO, Telemaxx

Aktuelle Version vom 7. Juni 2022, 21:53 Uhr

Kiglis logo.png

Verfahren der Künstlichen Intelligenz für die Optimierung der Glasfasernetze am Beispiel einer intelligenten Stadt


Kontaktperson: Michael Färber

http://www.kiglis.de/



Projektstatus: aktiv


Beschreibung

Das Ziel von KIGLIS ist unter Anwendung der Methoden und Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) die Verbesserung der Leistungsfähigkeit, der Zuverlässigkeit sowie der Kosten- und der Energieeffizienz von Glasfasernetzen zu erreichen. Dabei stehen optische Kommunikationssysteme, die Netzwerk- und Infrastrukturplanung sowie die Datenverteilung im und Virtualisierung des Zugangsnetzes unter Berücksichtigung der Anwendungsbedürfnisse der „Smart City" im Fokus. Hierzu werden für PHY- und MAC-Layer für passive optische Netze, für Infrastrukturbetrachtungen zu Edge Cloud und Fog Computing, für FPGA Hardware-Implementierung oder neuartige Simulationstools und für die optimierte Faserverlegung die wesentlichen Komponenten mit verschiedenen KI-Verfahren analysiert und optimiert. Die Eigenschaften bekannter KI-Verfahren werden problemspezifisch identifiziert und mögliche Einschränkungen bei ihrer Anwendbarkeit analysiert. Eine hauptsächliche Anwendung für die KIGLIS- „Smart-City" Infrastruktur liegt neben der Breitbandanbindung in der Unterstützung und Weiterentwicklung des autonomen Fahrens, wobei latenz- und datendurchsatzkritische Fragestellungen Berücksichtigung finden.


Involvierte Personen
Tarek SaierKristian NoulletChen ShaoAnna NguyenAndreas RonellenfitschMichael FärberTobias Käfer


Informationen

von: 1 November 2020
bis: 31 Oktober 2023
Finanzierung: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)


Partner

Nokia, KIT-IPQ, VPI Photonics, ATESIO, Telemaxx


Forschungsgruppe

Web Science


Forschungsgebiet

KIGLIS (Künstliche Intelligenz)





Publikationen zum Projekt
article
 - book
 - incollection
 - booklet
 - proceedings
 - phdthesis
 - techreport
 - deliverable
 - manual
 - misc
 - unpublished






inproceedings
Daniel Bogdoll, Patrick Matalla, Christoph Füllner, Christian Raack, Shi Li, Tobias Käfer, Stefan Orf, Marc René Zofka, Finn Sartoris, Christoph Schweikert, Thomas Pfeiffer, André Richter, Sebastian Randel, Rene Bonk
Kiglis: Smart Networks for Smart Cities
Proceedings of the IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), IEEE, September, 2021
(Details)


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