IKIGas - Industrielle Künstliche Intelligenz für Sicherheit in Gasnetzen

Abstract

Ziel des Teilvorhabens der Technischen Hochschule Ingolstadt (THI) im Verbundprojekt IKIGas (Industrielle Künstliche Intelligenz für Sicherheit in Gasnetzen) war die wissenschaftliche Untersuchung und prototypische Umsetzung lernbasierter KI-Verfahren zur Analyse und Bewertung komplexer Netz- situationen im Gasnetzbetrieb. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Entwicklung datengetriebener Modelle zur Prognose von Netzreaktionen sowie auf der Untersuchung von Reinforcement-Learning-Verfahren für die Ableitung möglicher Handlungsstrategien. Im Mittelpunkt des Teilvorhabens standen insbesondere folgende Zielsetzungen:

Entwicklung und Untersuchung datengetriebener Prognosemodelle zur Abschätzung zukünftiger Netzreaktionen, Anwendung und Evaluation moderner KI-Verfahren, insbesondere Reinforcement Learning (RL), Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) und Imitation Learning (IL) sowie Adversarial RL, Analyse von Zielkonflikten im Netzbetrieb mithilfe lernbasierter Entscheidungsstrategien, Integration der entwickelten KI-Ansätze in eine simulationsbasierte Forschungsumgebung zur Untersuchung industrieller Infrastruktursysteme, Beitrag zur wissenschaftlichen Weiterentwicklung lernbasierter Entscheidungsverfahren im Kontext industrieller Anwendungen.

Die Ziele des Teilvorhabens waren darauf ausgerichtet, neue wissenschaftliche Erkenntnisse zur Anwendung moderner KI-Verfahren in komplexen technischen Infrastruktursystemen zu gewinnen und damit eine Grundlage für weiterführende Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zu schaffen.