KI-gesteuerte Komprimierung von IoT-Daten in 6G-Netzen
Die fortschreitende Digitalisierung und der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) führen zu einer Flut an Daten in lokalen und übergreifenden Netzwerken. Besonders Sensoren für das Internet der Dinge (engl. Internet of Things, IoT), die drahtlos untereinander kommunizieren, um zum Beispiel Fabriken und Infrastruktur zu überwachen, schaffen neue Herausforderungen. Denn wenn tausende Sensoren gleichzeitig Daten senden, stoßen die Netzwerke an ihre Grenzen: Überlastungen führen zu Verbindungsabbrüchen, die Zuverlässigkeit der Systeme sinkt und es entstehen hohe Kosten für die Datenübertragung.
Das Projekt „Neurobit“ adressiert diese Herausforderungen durch die Erforschung von KI-gestützten, adaptiven und verlustfreien Komprimierungslösungen. Diese werden in einem KI-Agenten umgesetzt, welcher die Komprimierung in Echtzeit optimal an die aktuellen Bedingungen anpasst. Indem die Daten direkt auf den IoT-Sensoren intelligent komprimiert werden, wird das Datenvolumen drastisch reduziert, ohne die ursprüngliche Information zu verändern. Dies ist entscheidend, da Manipulationen oder Verluste von Daten zu Fehlentscheidungen in der Auswertung führen können, was wiederum höhere Kosten verursachen kann.
Der entwickelte KI-Agent läuft direkt auf den Sensoren und optimiert die Komprimierung entsprechend der aktuellen Bedingungen im Netzwerk. Damit wird eine präzise Zustandsüberwachung in Echtzeit ermöglicht. Darüber hinaus werden so drahtlose Netze entlastet und die Systemzuverlässigkeit stark erhöht. Mit Kompressionsraten von bis zu 90 Prozent und Energieeinsparungen von bis zu 30 Prozent werden zudem Betriebskosten gesenkt. Gleichzeitig gewährleistet die Erhaltung der Datenintegrität, dass korrekte Entscheidungen in kritischen Anwendungen getroffen werden. Dies ist essenziell für Anwendungen mit einer massiven Anzahl von IoT-Sensoren. Das Vorhaben ebnet somit den Weg für eine effiziente und sichere digitale Transformation.