Krisenszenarien mit Hilfe von KI schneller identifizieren und antizipieren Im Forschungsprojekt „PAIRS“ wird eine lernende KI-Plattform entwickelt, die Auswirkungen von Krisensituationen datengestützt prognostizieren soll. Dafür sollen die große Datenmengen, die heutzutage in verschiedensten gesellschaftlichen Bereichen anfallen, gezielt nutzbar gemacht werden.
Krisensituationen wie die COVID-19-Pandemie wirken sich auf diverse Bereiche des gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Lebens aus. Das führt zwangsläufig dazu, dass das Krisenmanagement für bestimmte Domänen auch Auswirkungen auf andere Bereiche hat. Werden die Maßnahmen dann noch regelmäßig angepasst und optimiert, entstehen Szenarien, die nur schwer überschaubar sind. Die in PAIRS entwickelte Technologie soll in einem domänenübergreifenden Datenraum sowohl das initiale Krisenereignis als auch die Reaktionen verschiedener Akteure antizipieren, um Entscheider*innen so zielgerichtete Handlungsempfehlungen an die Hand geben zu können.
Im Projekt wird hierfür eine auf Cloud-Technologien basierende, verteilte Plattform entwickelt, auf der Datenlieferanten und Anbieter von (KI-)Services per Marktplatz zusammenkommen. „PAIRS“ fokussiert sich dabei auf exemplarische Anwendungen aus den Domänen Gesundheitswesen, Energieversorgung sowie dem Bereich Logistik/Lieferketten/Produktion. Das Projekt-Konsortium vereint dafür neben OFFIS namhafte Experten für KI-Forschung, Cloud-Technologie, Katastrophenhilfe, Sensorik, Medizin-, Produktions- und Industrietechnik: Die Advaneo GmbH (Projektkoordination), FIR e.V. an der RWTH Aachen, das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), Bisping Medizintechnik GmbH, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), IBM Deutschland GmbH, SICK AG, Lehrstuhl für Rechtsinformatik an der Universität des Saarlandes, die Tiplu GmbH sowie die Bundesanstalt Technisches Hilfswerk.
Der Anwendungsfall „Energieversorgung“
OFFIS untersucht im Projekt den Anwendungsfall „Energieversorgung“: Während die Nutzung einer breiten Datenbasis zur Erkennung des Netzzustands in Übertragungsnetzen zum Stand der Technik gehört, wird im Verteilnetz eine Kooperation durch die fragmentierte Informationslage derzeit noch erschwert. Im Rahmen des Projektes soll deshalb die Auswertung von verteilten Daten der Verteilnetzbetreiber zur Erkennung von Ausnahme- und Krisensituationen im Verteilnetz demonstriert werden.
Dafür entwickelt OFFIS einen prototypischen GAIA-X-Datenknoten, mit dem ein integrierter Datenbestand aus historischen, topologischen und aktuellen Informationen verfügbar gemacht wird. KI-basierte Risikoprognosen zur Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Energieversorgung ermöglichen OFFIS einen Beitrag zur Unterstützung der quantitativen Risikobewertung für von Unterbrechungen in der Stromversorgung besonders betroffener Sektoren (insbesondere im Gesundheitswesen und der Industrie).
Die Integration der Erkenntnisse aus „PAIRS“ in die GAIA-X-Infrastruktur ermöglicht den Zugang zu den entwickelten Methoden und Daten für eine breite (Fach-)Öffentlichkeit. Auf dieser Basis können dann zukünftig weitere Dienste für den Mittelstand entwickelt werden, um das Potenzial vernetzter Daten weiter zu erschließen.
„PAIRS“ wird als KI-Leuchtturmprojekt im Rahmen des "Innovationswettbewerbes Künstliche Intelligenz" vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) mit rund 10 Millionen € gefördert. Koordiniert wird es von der Advaneo GmbH.
Weitere Informationen zum Projekt: https://www.pairs-projekt.de/
Weitere Artikel zu aktuellen Projekten des OFFIS finden Sie auch in unserem Hausmagazin "Datawork":
https://www.offis.de/offis/downloads-und-tools/datawork-hauszeitschrift.html
