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Aktuelle Version vom 5. März 2021, 11:53 Uhr

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


Kontaktperson: Tobias Käfer





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
Tobias KäferMichael FärberAnna NguyenTarek SaierKristian Noullet


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
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 - proceedings
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