Ergebnisse: KI-Projekt bringt Mobilfunkinfrastruktur voran
Es geht um KI-gestützte Mobilfunksysteme für Mobilität in Industrie und Verkehr. Diese wurden im Rahmen des Forschungsprojekts „AI4Mobile“ erforscht. Nun liegen die Ergebnisse vor und versprechen Fortschritte bei der Entwicklung von Mobilitätsanwendungen im Verkehr und in Produktionsumgebungen. Die Technik soll auch Mobilfunknetze optimieren können.
Foto: panthermedia.net/ipopba
Für verschiedene Mobilitätsanwendungen entwickelte ein Konsortium unter der Leitung des Fraunhofer Heinrich-Hertz-Instituts (HHI) seit 2020 Kommunikationslösungen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Die Lösungen sollen eine Vorhersage der Servicequalität (QoS) bei hoher Mobilität sowie einer darauf basierenden Ressourcenoptimierung und Vernetzung in allen Teilen der Mobilfunkinfrastruktur ermöglichen. Kritische Zustände in Mobilfunknetzen – von undefinierten Systemzuständen oder extremen Störungen bis zum vollständigen Verlust der Netzabdeckung – sollen so frühzeitig erkannt werden.
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Verschiedene Ansätze zur Datengenerierung
Zuvor hatten die Forschenden verschiedene Anwendungsfälle aus den Bereichen Verkehr und Industrie analysiert. Dazu zählten zum Beispiel teleoperiertes Fahren sowie die Kooperation zwischen mobilen und stationären Robotern. Ein dreistufiger Ansatz diente den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zur Datengenerierung und zur Evaluation der Konzepte. Zunächst wurden die Systeme virtuell nachgebildet, dann folgten Campusnetze in Labor- und Fabrikumgebungen und im dritten Schritt umfangreiche Test- und Messkampagnen in öffentlichen Szenarien bzw. Mobilfunknetzen. Die im Projekt erzeugten Datensätze umfassen Daten aus allen Bereichen der Mobilfunkinfrastruktur, wie Endgeräte, Funkzugangsnetz und Kernnetz. Auch fahrzeugspezifische Informationen (Route, Position, Geschwindigkeit), Daten hochqualitativer Sensoren (z. B. Lidar) und öffentlich zugängliche Kontextinformationen wie Verkehrs- und Wetterdaten waren darunter.
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KI-Projekt: Datensätze veröffentlicht
Die meisten so gewonnenen Daten haben die Forschenden veröffentlicht, ebenso die Software für die komplette Datenverarbeitungskette. „Mit der Veröffentlichung der Datensätze leistet das AI4Mobile-Konsortium einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung KI-basierter Algorithmen für Mobilfunkanwendungen durch Forschungsgruppen weltweit“, ist Slawomir Stanczak, Leiter der Abteilung „Drahtlose Kommunikation und Netze“ am Fraunhofer HHI, überzeugt. Nun können andere Forschende die Datensätze nutzen, um die Forschung zu überprüfen oder eigene Ansätze auszuprobieren.
Die Daten für den sogenannten Berlin-V2X-Datensatz wurden mit vier Fahrzeugen über drei Tage hinweg erfasst. Er bietet hochauflösende GPS-geortete drahtlose Messungen in verschiedenen städtischen Umgebungen in Berlin.
Die AI4Mobile-iV2V- and iV2I+-Industrial-Wireless-Datensätze enthalten drahtlose Messungen aus zwei industriellen Testumgebungen: iV2V (industrielles Fahrzeug-zu-Fahrzeug) und iV2I+ (industrielles Fahrzeug-zu-Infrastruktur plus Sensor).
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Mobilfunk optimieren
Nun sollen die entwickelten Lösungen neuartige Mobilitätsanwendungen im Personenverkehr, im Güterverkehr sowie in industriellen Produktionsumgebungen unterstützen. Darüber hinaus sollen die Forschungsergebnisse dabei helfen, KI-Mechanismen zur Echtzeitoptimierung und zur dynamischen Anpassung in allen Teilen der Mobilfunknetze zu entwickeln.
