Absicherung von künstlicher Intelligenz in Energiesystemen

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Matthias Althoff
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 458030766

Um die Herausforderungen einer nachhaltigen Energieversorgung zu meistern, werden zunehmend Methoden der künstlichen Intelligenz in Energiesystemen eingesetzt. In vielen Fällen ist künstliche Intelligenz in Form von neuronalen Netzen kodiert, welche sehr schwer zu analysieren und verifizieren sind. Künstliche Intelligenz wird zweifellos eine zunehmende Rolle in Energiesystemen spielen, deren korrektes Verhalten höchste Priorität genießen sollte. Allerdings können aktuelle Lösungen die korrekte Funktionsweise von künstlicher Intelligenz in Energiesystemen nicht nachweisen.Um künstliche Intelligenz und insbesondere Methoden des maschinellen Lernens abzusichern, schlagen wir vor, ein formal-korrektes Sicherheitsnetz zu entwickeln. Unser Sicherheitsnetz wird just-in-time verifizieren, ob eine von der künstlichen Intelligenz generierte Aktion die Systemspezifikation erfüllt. Falls eine generierte Aktion nicht sicher ist, greift ein Fail-Safe Regler ein, der das Energiesystem in einen sicheren Betriebszustand überführt. Unsere vorgeschlagene Architektur hat den großen Vorteil, dass die eingebundene künstliche Intelligenz nicht zertifiziert werden muss---nur das Sicherheitsnetz benötigt eine Zertifizierung. Sogar wenn die künstliche Intelligenz ausgetauscht wird, bleiben alle ihre Entscheidungen aufgrund des Sicherheitsnetzes sicher. Unser Sicherheitsnetz besteht aus 1) einem Modul für automatische Konformanzüberprüfung, 2) einem Modul für skalierbare Erreichbarkeitsanalyse, 3) einem Fail-Safe Regler und 4) einem just-in-time Verifikationsmodul.Das Ergebnis dieses Vorhabens wird das erste formal korrekte Sicherheitsnetz für künstliche Intelligenz in Energiesystemen sein. Wir werden die Nützlichkeit unserer Methoden innerhalb des Zentrums für gekoppelte intelligente Energiesysteme (CoSES, Center for Combined Smart Energy Systems) an der Technischen Universität München demonstrieren. CoSES ist nicht nur eine Experimentierplattform, sondern auch eine interdisziplinäre Forschungsgruppe mit Expertise von unterschiedlichen Lehrstühlen, die von Energiemanagement bis zu Kommunikationstechnologien reicht. Insbesondere werden wir ein Microgrid untersuchen, welches elektrische als auch thermische Energiesysteme kombiniert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen