TETRA

Inhalt

KI ist eine vielversprechende dynamische Technologie für viele verschiedene Bereiche. Die ständigen und raschen Verbesserungen der Algorithmen und die zunehmende Verfügbarkeit von Daten erweitern den Horizont der KI-Anwendungen und ihrer Wirksamkeit. Die Fähigkeit, KI-Technologien zu übernehmen und effizient zu nutzen, ist ein Schlüsselfaktor für den Erhalt und den Ausbau der deutschen und französischen Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit in nahezu allen Bereichen. Da verschiedene Bereiche heterogene Anforderungen an KI-Lösungen stellen, ist es das Ziel von TETRA, Werkzeuge und Methoden bereitzustellen, um KI-Projekte in einem bestimmten Bereich, nämlich der Wasserwirtschaft (WM), erfolgreich umzusetzen.

Während des Projekts werden die TETRA-Partner Werkzeuge und Methoden entwickeln, die sowohl für deutsche, als auch für französische Akteure öffentlich zugänglich gemacht werden, um die Zusammenarbeit mit einem gemeinsamen Toolset und einem gemeinsamen Ansatz für KI-Projekte zu ermöglichen. Um die Anwendbarkeit zu gewährleisten, werden die Werkzeuge und Methoden anhand von zwei Anwendungsfällen evaluiert: Überwachung der Wasserqualität von Flüssen und Renaturierung von Flüssen. Durch die Schaffung eines Rahmens für die Integration und Ausführung von KI-Algorithmen sowie eine standardisierte Datenspeicherung wird TETRA einen Ausgangspunkt für ein gemeinsames Ökosystem für KI-basierte Wasserprojekte bilden. Deutsche und französische KMUs werden die entwickelten Werkzeuge nutzen können, um Kosten und Implementierungszeit zu reduzieren: Das Ökosystem wird sowohl als Befähiger als auch als Beschleuniger für KI-Projekte mit Schwerpunkt auf Wasserdaten dienen.

Nach Abschluss des Projekts werden die Teilnehmer an diesem Ökosystem durch die entwickelte TETRA-Methodik unterstützt, die sowohl Informationen über die Integration von KI-Algorithmen in eine Laufzeitumgebung als auch über die Durchführung eines KI-basierten Projekts liefert.

Motivation:

Wasser ist eine existentielle Ressource mit immensem Wert für Mensch und Umwelt. Um deren nachhaltige Verfügbarkeit sicherzustellen, werden moderne Werkzeuge für die effiziente und verlässliche Wasserüberwachung benötigt. Dies zeigt sich nicht zuletzt am Fischsterben in der Oder. Um einen besseren Schutz für Flüsse zur Verfügung zu erreichen, schlägt das TETRA-Konsortium eine Projekt-Blaupause vor, durch die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich Wasserwirtschaft vereinfacht und beschleunigt wird. Die zur Verfügung gestellten Werkzeuge werden Kosten- und Zeitaufwand für KI-Lösungen senken. Behörden und KMUs werden unterstützt, Flüsse widerstandsfähig und gesund zu halten. TETRA realisiert einen KI-Werkzeugkasten, der durch eine passende Methodik gestützt wird. Die entwickelten Werkzeuge werden mithilfe von zwei Anwendungsfällen an der deutsch-französischen Grenze des Rheins bewertet (Qualitative Flussüberwachung und Renaturierungsmaßnahmen). Die Flussüberwachung erfolgt mithilfe von Bild- und Sensordaten. Im Themenbereich Edge-AI wird zusätzlich untersucht, wie KI-Algorithmen auf diesen Geräten laufen können. Im Bereich der Renaturierungsmaßnahmen wird KI für die Nachhaltigkeit eingesetzt. Die begleitende Methodik wird auf dem bestehenden KI-Engineering Industrie-Modell PAISE aufsetzen. Wo nötig, wird PAISE angepasst, um mit dem entwickelten Werkzeugkasten zu harmonieren und eine Blaupause für Nachfolgeprojekte zu ermöglichen. Sowohl die Methode, also auch die entwickelten Basiswerkzeuge werden frei zur Verfügung stehen und sollen die Basis für ein europäisches KI-Ökosystem bilden. Die Ergebnisse können von deutschen und französischen Behörden und KMUs angewendet werden, was binationale Kooperationsmöglichkeiten im Bereich KI eröffnet.

Lösung

Die Entwicklung multivariater Erkennungsmethoden für Anomalie auf Basis von CNN und LSTM für auffällige Ereignisse in Zeitreihen von Wasserqualitätsparametern auf Basis von KI-Methoden wurde bereits in Angriff genommen, d. h. Korrelationen zwischen verschiedenen Parametern können derzeit bereits berücksichtigt werden. Die Wechselwirkungen zwischen den Wasserqualitätsparametern sind jedoch komplex. Dieses Wissen soll in einer Ontologie modelliert und zur Verbesserung der Ereigniserkennung für Wasserqualitätsalgorithmen verwendet werden. Die derzeitige TRL-Stufe ist 3 und wird am Ende des Projekts TRL 5 erreichen, indem die bisherigen Ergebnisse durch Integration des Wasserexpertenwissens mit Hilfe der semantischen Suche in der Wasserqualitäts-Domänenontologie verbessert werden.