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= | + | |Kontaktperson=Michael Färber |
| + | |URL=http://www.kiglis.de/ | ||
|Start=2020/11/01 | |Start=2020/11/01 | ||
|Ende=2023/10/31 | |Ende=2023/10/31 | ||
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|Projektstatus=aktiv | |Projektstatus=aktiv | ||
|Logo=kiglis_logo.png | |Logo=kiglis_logo.png | ||
| − | |Person= | + | |Person=Tarek Saier, Kristian Noullet,Chen Shao, Anna Nguyen,Andreas Ronellenfitsch,Michael Färber,Tobias Käfer |
|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
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Verfahren der Künstlichen Intelligenz für die Optimierung der Glasfasernetze am Beispiel einer intelligenten Stadt |
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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.
- Tarek Saier, Kristian Noullet, Chen Shao, Anna Nguyen, Andreas Ronellenfitsch, Michael Färber, Tobias Käfer
von: 1 November 2020
bis: 31 Oktober 2023
Finanzierung: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Nokia, KIT-IPQ, VPI Photonics, ATESIO, Telemaxx
KIGLIS (Künstliche Intelligenz)
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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