Des Weiteren werden Softwarefunktionen für die abgesicherte Kommunikation im Smart Grid entwickelt. Dabei werden Algorithmen implementiert, die die Zuverlässigkeit des Smart Grids verbessern und es vor Manipulationen schützen.

Im Einzelnen werden folgende Aufgaben bearbeitet:

a) Eingehende Analyse des Energiebedarfs neuronaler Netze, um anschließend neuronale Netze für die Datenvorverarbeitung zu entwickeln, die besonders energiesparend arbeiten und gleichzeitig gute Ergebnisse liefern. Dafür werden sowohl verschiedene Optimierungen der Netzarchitektur als auch der Energiebedarf beim Einsatz verschiedener aktueller Compiler zur Erzeugung von Netzrepräsentationen untersucht, um eine deutliche Optimierung der Batterielebensdauer zu erreichen. Zudem soll die Betriebsfähigkeit mit der geringen Leistung einer passiven Versorgung aus Umgebungsenergie evaluiert werden.

b) Untersuchung und Bewertung von Methoden zur Absicherung der ML-Algorithmen gegen Angriffe z.B. mit verfälschten Daten, um die neuronalen Netze so gegenüber gezielten Manipulationen weniger verwundbar zu machen.

c) Entwicklung von Softwarefunktionen für die abgesicherte Kommunikation im Grid. Dabei müssen Algorithmen entwickelt werden, die die Zuverlässigkeit des Smart Grids verbessern und es vor Manipulationen schützen.

Hier finden Sie die neue Projektseite: https://ecs4dres-project.eu/