Künstliche Intelligenz zur Optimierung von Glasfasernetzen in einer intelligenten Stadt
In der smarten Stadt der Zukunft werden weitverzweigte Glasfasernetze das Rückgrat von Mobilfunktechnologien wie 5G bilden und diese an verteilte Datenzentren anbinden. Dadurch werden neue Anwendungen in Echtzeit möglich, wie beispielsweise kommunizierende Ampelanlagen an intelligenten Kreuzungen oder die Fernsteuerung von hochautomatisierten Fahrzeugflotten. In Kombination mit Breitbandmobilfunk sind solche Anwendungen jedoch sehr datenintensiv. Künftige Glasfasernetze müssen also zu Spitzenzeiten sehr viele Daten aus unterschiedlichen Anwendungen sehr schnell übertragen. Gleichzeitig sollen die Kosten für den Netzausbau möglichst niedrig sein. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, müssen neue Konzepte für die Planung, Nutzung und Auslastung von Netzwerkinfrastrukturen gefunden werden.
Das Projekt KIGLIS zielt darauf ab, Glasfasernetzwerke durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) sowohl in ihrer Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit als auch in Kosten- und Energieeffizienz erheblich zu verbessern. Die Verbundpartner fokussieren sich dabei auf die Anwendungsbedürfnisse in einer Smart City und setzen mit ihren Entwicklungen direkt bei der Netzwerk- und Infrastrukturplanung eines Glasfaserzugangsnetzes an. Die wesentlichen Komponenten bei der Einrichtung von Glasfasernetzen werden im Projekt mit verschiedensten KI-Verfahren analysiert und optimiert. Im Zusammenwirken von Sensorik, Trainingsdaten und Netzwerkdiversität sollen auf der Basis von KI-Lösungen neue Anwendungen erschlossen und konkrete, zukunftsorientierte Übertragungsansätze entwickelt werden. Dabei untersuchen die Verbundpartner auch die Grenzen bekannter KI-Verfahren bei ihrer Anwendbarkeit auf Netzwerkinfrastrukturen. Die im Projekt entwickelte Smart-City-Netzwerkinfrastruktur soll auch im autonomen Fahren Anwendung finden: Die optische Anbindung von echtzeitfähigen Sensorfeldern zur Unterstützung des autonomen Fahrens bei gleichzeitiger Bereitstellung einer großen Anzahl von Breitbandzugängen für die Passagiere soll in einem Experiment am Ende des Projekts demonstriert werden. Der abschließende Demonstrator wird die Vorteile und die Praxistauglichkeit der neuen KIGLIS-Technologien auf dem Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg in Karlsruhe zeigen.
Das Projekt adressiert die heute noch größtenteils ungelöste Herausforderung, KI-Verfahren zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit, der Zuverlässigkeit und der Energieeffizienz von Glasfasernetzen einzusetzen. Durch die Verwendung von KI-Methoden ist eine vielfache Steigerung der Datenraten bei nahezu gleichbleiben Kosten für die Hardware anvisiert. Das Zusammenwachsen von Fest- und Mobilfunknetzen vollzieht sich seit vielen Jahren. Das Projekt leistet einen wesentlichen Beitrag zur Beschleunigung dieses Prozesses, der notwendig ist für eine flächendeckende Breitbandversorgung am Standort Deutschland.