Description: Das Projekt "Teilvorhaben: Künstliche Intelligenz, Sensornetzwerke und Unterwasserrobotik zur autonomen, selbst-lernenden wasserseitigen Überwachung von Talsperrenbauwerken" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Hochschule Köln, Campus Gummersbach, Institut für Automation und Industrial IT durchgeführt. In Bezug auf die Überwachung von Talsperren ist das Ziel dieses Teilvorhabens die vorhandenen Lücken im Reifegradmodell der Digitalisierung in der Wasserwirtschaft zu schließen, indem 1. geeignete Unter- und Überwassersensorik (autonome Roboter) eingesetzt wird, um die Lücke in den zu überwachenden Prozessvariablen zu schließen 2. eine Sensor- und Kommunikationsnetzwerk aufgebaut wird, um die gemessenen Daten zu erfassen und unter den Netzwerkteilnehmern auszutauschen 3. die Daten übersichtlich visualisiert werden 4. selbst-lernende Datenmodelle zur Detektion von Veränderungen und plötzlichen Ereignissen entwickelt und trainiert werden 5. und somit ein selbstständig agierendes Gesamtsystem zur Überwachung von Talsperren entsteht, das in der Lage ist sich an ständig wechselnde Situationen anzupassen Mit Hilfe moderner Robotertechnologie wird ein Netzwerk aus verschiedenen mobilen Sensoren aufgebaut. Die Erforschung von auf die Problemstellung angepassten, autonom unter Wasser navigierenden Robotern, ist dabei eines der technischen Ziele des Projekts. Sensoren, die sich unter Wasser bewegen, müssen in der Lage sein, sich neu zu kalibrieren und ihre Parameter an veränderte Situationen anzupassen. Erforscht wird dabei Software zur Optimierung der Messbedingungen der Sensoren in verschiedenen Szenarien: zur Kompensation von Bewegungen, von Strömungsartefakten, von trübem Wasser, von wechselnde Tiefen. Die mobilen Sensoren (Sensor plus Roboter) werden permanent miteinander kommunizieren, um Informationen auszutauschen. Dafür sollen Lösungen für verteilte, dezentrale und selbstorganisierende Unterwassernetzwerke erforscht werden. Die reine Aufnahme vieler Sensordaten löst das Überwachungsproblem allerdings noch nicht. Es sollen nur erkannte 'Auffälligkeiten' an den Anwender gemeldet werden. Hierbei ist die Fehlalarmrate ein entscheidendes Kriterium. Finales Ziel der Forschung ist ein lernendes Alarmsystem, dass sich veränderten Umweltbedingungen anpasst.
Types:
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Köln ? Kalibrierung ? Sensor ? Talsperre ? Digitalisierung ? Entschädigung ? Software ? Szenario ? Automatisierung ? Künstliche Intelligenz ? Messdaten ? Datenmodell ? Kenngröße ? Standortbedingung ? Trübung ? Warnsystem ? Wasserwirtschaft ? Änderung ? Datenlücke ?
Region: Nordrhein-Westfalen
Bounding box: 6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2019-08-01 - 2021-12-31
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