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Privacy-Aware, Intelligent and Resilient CrisiS Management
Das von Advaneo initiierte und koordinierte sowie vom BMWK mit rund 10 Millionen € geförderte KI-Leuchtturmprojekt hat den Aufbau eines KI-basierten Data Spaces für Krisenmanagement zum Inhalt.
Im Projekt PAIRS (kurz für: Privacy-Aware, Intelligent and Resilient CrisiS Management) wird eine serviceorientierte, offene Dateninfrastruktur entwickelt, mit der die Auswirkungen von Krisensituationen prognostiziert werden können. Die KI-Hybrid-Technologie von PAIRS sollen in einem domänenübergreifenden Datenraum sowohl das initiale Krisenereignis als auch die Reaktionen verschiedener Akteure antizipieren, um auf dieser Basis zielgerichtete Handlungsempfehlungen zu generieren.
Ausnahmesituationen wie die globale Coronavirus-Pandemie haben gezeigt, wie wichtig es ist, dass Betreiber kritischer Infrastrukturen (z.B. Gesundheit, Energie etc.) sowie politische Akteure (z.B. staatliche Institutionen, NGOs etc.) in Krisensituationen schnell zielgerichtete Maßnahmen aus dem Geschehen ableiten und effektiv implementieren. Entsprechend verfolgt das Forschungsvorhaben PAIRS die Entwicklung einer domänenübergreifend lernenden Plattform für Krisenmanagement, die KI und menschliche Intelligenz kombiniert. Dieser KI-Hybrid-Ansatz soll die Plattform durch Machine Learning-Methoden dazu befähigen, Krisenszenarien zu identifizieren, deren Folgen dynamisch zu prognostizieren und den Nutzern entsprechende Handlungsempfehlungen zu erteilen. Dadurch wird die Verfügbarkeit essenzieller Ressourcen und Dienstleistungen von wirtschaftlichen und organisatorischen Ökosystemen gesichert, ihre Marktfähigkeit nachhaltig gestärkt sowie die gesamtgesellschaftliche Resilienz gestützt.
Um Krisenmanagement effektiv per KI unterstützen zu können, ist es wichtig, dass die zu entwickelnden Anwendungen in der Lage sind, die Evolution von Krisensituationen zu prognostizieren und zudem die gleichzeitigen Reaktionen der verschiedenen Akteure (Regierung, Unternehmen, usw.) antizipieren. Erst die Berücksichtigung der Reaktionen auf ein initiales Krisenereignis in spezifischen Szenarien ermöglicht ein dynamisches Krisenmanagement. Entsprechend hoch ist die Datenmenge, die von der KI-Anwendung benötigt wird, um derlei hochkomplexe Szenarien prognostizieren zu können. Der in einem Big-Data-Szenario häufig vorkommende Datenmangel muss überwunden und die bestehenden Daten kontinuierlich auf dem neusten Stand gehalten werden, während gleichzeitig Datenschutz und ‑souveränität zu jeder Zeit gewährleistet sind. PAIRS löst diese Herausforderungen durch eine Plattformarchitektur mit föderalen Services, die auf eine Fülle relevanter Daten zugreifen können und es wirtschaftlichen und politischen Akteuren kollaborativ ermöglichen, wechselseitige Einflüsse individueller Maßnahmen zu antizipieren und in eigene Entscheidungen einfließen zu lassen. Einen wichtige Rolle hierfür stellt vor allem die Fähigkeit eines vertrauensvollen, wenn nötig sogar Datenprivatheit-bewahrenden, Datasharings dar.
PAIRS ermöglicht eine dynamische Prognose von und entsprechender Reaktion auf Krisensituationen in drei Arbeitsschritten. Zunächst werden Datenquellen aus Ökosystemen wie der europäischen Cloudinfrastruktur GAIA‑X und weiteren domänenrelevanten Dateninfrastrukturen (z.B. Datenräumen aus dem Energie- und Gesundheitsbereich) aufgebaut und über offene Schnittstellen in die PAIRS-Plattformarchitektur integriert. Ein sicherer Datenaustausch wird hierbei durch die Nutzung der Standards der International Data Spaces (IDS) Referenzarchitektur gewährleistet. Auf Basis der verfügbaren Daten identifiziert die KI-Hybrid-Technologie Krisensituationen und deren Auswirkungen und entwickelt entsprechende Reaktionsmaßnahmen. In einem dritten Schritt werden den Nutzern die Reaktionsmaßnahmen über ein individualisierbares Interface empfohlen und die Akteure werden bei der bestmöglichen Auswahl ihrer Reaktionsstrategie unterstützt. Für diese Interaktion steht ein vollumfänglicher KI- & Datenmarketplatz-Service zur Verfügung. Die ausgewählten Reaktionsmaßnahmen der einzelnen Akteure werden der PAIRS-Plattform anonymisiert zugespielt. So werden dynamische und detaillierte Prognosen und Handlungsempfehlungen ermöglicht, die die gesamtwirtschaftlichen und politischen Reaktionen aller Plattform-Teilnehmer sowie antizipierte Wechselwirkungen mit einbeziehen.
Über die Daten hochvernetzter Produktionssysteme und Verwertungsketten sollen in Krisensituationen frühzeitig Engpässe für spezifische Produkte identifiziert (z.B. Erhöhung der Nachfrage nach Hygienemitteln) und entsprechende Maßnahmen ergriffen and überwacht (z.B. Bestände aufbauen, temporäre Lagerorte einrichten, etc.) werden.
Auf Basis von Daten aus Krankenhausinformationssystemen sollen in PAIRS Dienste entstehen, die frühzeitig und räumlich vor Epidemien warnen und beteiligten Akteuren konkreten Input für eine vorausschauende Bedarfsplanung zum Krisenmanagement liefern.
Die Analyse von Energiesektordaten soll die Auswirkungen von Krisen auf den Energiebedarf prognostizierbar machen.
Das Verbundprojekt PAIRS wird als KI-Leuchtturmprojekt im Rahmen des ”Innovationswettbewerb Künstliche Intelligenz” vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert.
