IKIGas

Industrielle Künstliche Intelligenz für Sicherheit in Gasnetzen. Insbesondere adversarisches Reinforcement-Learning zum Aufdecken von Sicherheitslücken und unüberwachte Anomalie-Detektion, für ein sicheres Gasnetz

Ausschreibung

F?rderung zum Themenfeld ?Künstliche Intelligenz in der zivilen Sicherheitsforschung II“ im Rahmen des Programms ?Forschung für die zivile Sicherheit 2018 – 2023“ der Bundesregierung.

https://www.sifo.de/sifo/de/projekte/querschnittsthemen-und-aktivitaeten/kuenstliche-intelligenz-in-der-zivilen-sicherheitsforschung/kuenstliche-intelligenz-in-der-zivilen-sicherheitsforschung_node.html

Ziel/Beschreibung

Im Gesamtvorhaben IKIGas sollen die Weichen gestellt werden, dass Gasnetzbetreiber durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz Bedrohungslagen und gef?hrliche Situationen im Gasnetz rasch erkennen k?nnen und nachvollziehbar handlungsf?hig bleiben. Das individuelle Ziel des Teilvorhabens der Technischen 2024欧洲杯开户_欧洲杯APP下载-投注|官网 Ingolstadt ist es, vorhandene Real- und Simulationsdaten des Gasnetzbetriebs zu kombinieren, um mit Hilfe von Reinforcement-Learning adversarische und gutartige KI-Agenten zu trainieren und mit unüberwachten Lernverfahren vielf?ltige Anomalien zu erkennen. Diese Software-Agenten führen durch Manipulation der Umwelt und des Gasnetzes Daten für kritische Situationen bewusst herbei. Für unüberwachte Anomalieerkennungsmodelle sollen zudem Testf?lle auf Basis von Zeitreihen-Daten (u.a. Drücke, Linepacks, Steuerbefehle) erstellt werden, mit denen gültige und ungültige Abl?ufe bzw. Zust?nde unterschieden werden.