Kognitive Internet-Technologie

Fraunhofer-Cluster of Excellence »Cognitive Internet Technologies CIT«

Das kognitive Internet der Dinge, eine Kombination aus maschinellem Lernen und dem bestehenden Status Quo der vernetzten Geräte, verspricht eine spannende technologische Zukunft. Im Forschungs-Cluster Cognitive Internet Technologies (CIT) erforschen 13 Fraunhofer-Institute gemeinsam kognitive Technologien und das industrielle Internet. Das langfristige Ziel besteht darin, durch Erforschung kognitiver Technologien ein neues Internet für die Industrie zu errichten – vom Sensor über intelligente Lernverfahren bei der Datenverarbeitung bis hin zur Cloud.

Denn die fortschreitende Digitalisierung macht deutlich: die bloße Orientierung auf klassische Web-basierte, digitale Prozesse greift zu kurz. Wettbewerbsfähige Anwendungen, Produkte und Dienstleistungen erfordern die vertrauenswürdige Nutzung der vielfältigen Sensordaten des Internet of Things, ihre unternehmensübergreifende semantische Integration und die Erbringung intelligenter, lernender Dienstleistungen, um so aus Anwendersicht ein »kognitives Internet« (CI) zu schaffen.

Die Forschung gliedert sich dabei in die drei Zentren:

  • »IoT-COMMs«
  • »Fraunhofer Data Spaces«
  • »Machine Learning«

Im Cluster werden diese drei Technologie-Felder zusammengeführt, um den Brückenschlag von physischer, digitaler hin zur sozialen Welt zu ermöglichen. Kognitive Internet-Technologien sind der Schlüssel für die digitale Souveränität und wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit.

Vorteile für Unternehmen

Das Cluster CIT befähigt Unternehmen zur zukunftssicheren Gestaltung ihres Geschäfts, indem es Markzugänge mit kognitiven Lösungsangeboten und Produkten eröffnet. Durch diese intelligenten Lösungen und Produkte soll die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Unternehmen bewahrt, deren Innovationskraft gestärkt und die digitale Souveränität gesichert werden. Dabei stellt das Cluster CIT durch Expertenwissen zu jeder Phase des Transformationsprozesses kognitive Lösungen bereit.

Gebündelte Kompetenz – die Forschungszentren

Die konkrete Forschungsarbeit im Cluster CIT spielt sich in den Forschungszentren zu den Schwerpunkten IoT-Kommunikation, Datenräume und Maschinelles Lernen ab. Wir sind als Institut besonders im Zentrum Machine Learning aktiv. Unser Leistungszentrum Simulations- und Softwarebasierte Innovation gehört zudem zu den Forschungseinrichtungen des CIT Clusters.

Machine Learning

In diesem Zentrum arbeiten wir an der Entwicklung einer neuen Generation verlässlicher Machine-Learning-Verfahren. Das »Informed Machine Learning« erweitert das Anwendungsspektrum des maschinellen Lernens. Es stehen folgende Felder im Fokus:

  • »Informed Learning – Hybrid Learning«: Integration von daten- und wissensgetriebenen Methoden und Nutzung von »a-priori« Wissen
  • »Informed Learning – Simulation-based-Learning«: automatische Generierung plausibler Trainingsdaten für Szenarien mit dünner Datenlage (»thin data«)
  • »Resource-aware-Learning«: Ansätze zur optimalen Nutzung vorhandener Infrastrukturen, beispielsweise High Performance Computing und »IoT-Edge«-Lösungen

IoT-COMMs

Das Zentrum kombiniert die Forschung in den Basistechnologien Vernetzung, Lokalisierung und Informationssicherheit, um die Entwicklung für das »Internet of Things (IoT)« auf zwei Schlüsselbranchen zu konzentrieren: Agile und mobile Produktionssysteme im Umfeld der Industrie 4.0 sowie Mobilitätswendungen und autonomes Fahren.

Insbesondere Robustheit, Störsicherheit und kurze Verzögerungszeiten sowie Informationssicherheit und Authentizität stehen dabei im Fokus.

Data Spaces

Hier steht die Arbeit auf Dateninfrastrukturebene im Mittelpunkt. Diese stellt das Bindeglied zwischen der physischen Kommunikation und der Anwendungsebene dar. Besonders im Blickpunkt stehen Datensouveränität und -ökonomie, die die Grundlage für datengetriebene Wertschöpfungsketten bieten.

Durch die »Industrial Data Spaces«-Initiative ist bereits ein Referenzarchitekturmodell vorhanden, das derzeit als Blaupause in anderen Initiativen, wie dem Medical und dem Mobility Data Space, aufgegriffen wird.