Projektdetails

Laufzeit: 01.08.2024 – 31.07.27

Gefördert durch FFG

In unserem Projekt „Virtueller Aquaponik-Berater“ entwickeln wir ein System für föderiertes Lernen in Aquaponik-Systemen. Dieses System prognostiziert anhand von Sensormesswerten wie Wassertemperatur, elektrischer Leitfähigkeit und pH-Wert, wann eine Wasserfilterung erforderlich ist. Das Projekt nutzt sogenanntes „Federated Learning“, um das Modelltraining auf verteilten Endgeräten zu koordinieren und gleichzeitig operative Entscheidungen lokal zu treffen: Jedes Endgerät kann die aktuellen Sensordaten auswerten, eine Filterentscheidung treffen und diese zuverlässig speichern, um sie mit einem zentralen System zu synchronisieren. Diese Architektur ist auf datenschutzkonforme und robuste Implementierungen ausgelegt, in denen einzelne Anlagen oder Geräte zur Modellverbesserung beitragen können, ohne alle Rohdaten zentral zu speichern. Gleichzeitig erhalten die Betreiber einen klaren Überblick über Entscheidungen zur Wasserqualität und den Systemstatus.“​

Projektdetails

Laufzeit: 01.08.2024 – 31.07.27

Gefördert durch FFG

In unserem Projekt „Virtueller Aquaponik-Berater“ entwickeln wir ein System für föderiertes Lernen in Aquaponik-Systemen. Dieses System prognostiziert anhand von Sensormesswerten wie Wassertemperatur, elektrischer Leitfähigkeit und pH-Wert, wann eine Wasserfilterung erforderlich ist. Das Projekt nutzt sogenanntes „Federated Learning“, um das Modelltraining auf verteilten Endgeräten zu koordinieren und gleichzeitig operative Entscheidungen lokal zu treffen: Jedes Endgerät kann die aktuellen Sensordaten auswerten, eine Filterentscheidung treffen und diese zuverlässig speichern, um sie mit einem zentralen System zu synchronisieren. Diese Architektur ist auf datenschutzkonforme und robuste Implementierungen ausgelegt, in denen einzelne Anlagen oder Geräte zur Modellverbesserung beitragen können, ohne alle Rohdaten zentral zu speichern. Gleichzeitig erhalten die Betreiber einen klaren Überblick über Entscheidungen zur Wasserqualität und den Systemstatus.“​

Dr. Stefan Gindl
Dr. Stefan Gindl
Key Research Engineer
Michael Boch, MSc
Michael Boch, MSc
Researcher
Hebatallah Abuamera, MSc
Hebatallah Abuamera, MSc
Junior Researcher