ARIKI

Ausgangssituation, Problematik und Motivation

Obwohl in Österreich derzeit kein Wassermangel herrscht, ist es von höchster Bedeutung, dass Probleme im Trinkwassernetzwerk schnellstmöglich behoben werden. Dadurch können vermeidbare Wasserverluste vermieden werden, was sowohl ökonomisch als auch ökologisch von großer Bedeutung ist. Darüber hinaus kann die Behebung von Gebrechen im Trinkwassernetzwerk auch zur Erreichung der österreichischen Klimaziele beitragen, indem der Energieverbrauch der Wasserpumpen reduziert wird.

In den letzten Jahren wurden im Bereich des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz erhebliche Fortschritte erzielt. Daher liegt es nahe, diese Methoden auch in Intelligenten Wassernetzwerken anzuwenden. Allerdings gibt es aktuell noch offene rechtliche Fragen und ethische Bedenken bezüglich des Einsatzes von KI. Dazu gehören der Schutz persönlicher Daten bei der Anwendung von Cloud-Dienstleistern, die Erklärbarkeit der KI-Modelle sowie deren Transferierbarkeit und Robustheit gegenüber Änderungen im Wassernetzwerk.

Obwohl die Relevanz ethischer KI und das große Interesse an intelligenten Wassernetzwerken besteht, gibt es derzeit leider keine praktikable, sichere, datenschutzkonforme und interpretierbare KI-Lösung für intelligente Wassernetzwerke. Das vorgeschlagene Projekt basiert auf der Expertise des SCCH im Bereich ethischer KI und der praktischen Erfahrung in der Anwendung intelligenter Wassernetzwerke in chinesischen Städten. Gemeinsam mit den Projektpartnern aus dem deutschen Verbundprojekt und der LINZ SERVICE GmbH werden die oben genannten Technologien weiterentwickelt und auf realen sowie simulierten Wassernetzwerken implementiert.

Ziel und Innovationsgehalt

Das Ziel des Projekts besteht darin, ein Framework (bestehend aus Ansätzen, Methoden, Algorithmen und Software) für ethisch verantwortliche, energiesparende Intelligente Wasser Netzwerke zu entwickeln. Dabei wird der aktuelle Stand der Technik im Bereich energieeffizientes maschinelles Lernen durch Lernen von Datenrepräsentationen, privatsphäreerhaltendes maschinelles Lernen, erklärbares maschinelles Lernen und Transferierbarkeit von KI-Modellen weiterentwickelt.

Die Entwicklung von praktikablen und sicheren privatsphäreerhaltenden, interpretierbaren und transferierbaren Maschinenlernmethoden trägt direkt zur Einhaltung ethischer KI-Richtlinien und -Prinzipien bei. Die im Rahmen des Projekts entstehenden Methoden ermöglichen die Entwicklung innovativer Lösungen und Produkte wie beispielsweise sicherer und vertraulicher Wasserdatensysteme, Wasserversorgungssysteme, die den aufkommenden rechtlichen und ethischen Datenschutzgrundsätzen entsprechen, neue Echtzeitdatenanalyseverfahren im Bereich intelligenter Wassernetzwerke sowie nachhaltiger Wasserversorgung.

Angestrebte Ergebnisse und Erkenntnisse

Das Projekt zielt auf eine klare und messbare Reduktion des Energiebedarfes vonTrinkwassernetzwerkenmittels schneller und akkurater Lokalisierung von Leitungsverlusten und Pumpenoptimierungab. Die Validierung des Ansatzes erfolgt auf realen Daten aus denWassernetzwerken der deutschen Projektpartner sowie auf Daten von österreichischen Netzwerken.

Projektdaten

Projektdauer: 1. März 2023 - 28. Februar 2026
Fördergeber: FFG, IKT der Zukunft

Projektpartner

• Linz Service GmbH
• Konsortium deutsches Verbundprojekt