Framework für KI basierte Planungswerkzeuge für Wasser- und Abwassersysteme

Im Vorhaben soll ein komplexes, simulationsgestütztes Planungswerkzeug für Kläranlagen, Kanalnetze und Biogasanlagen um KI-Methoden ergänzt werden, um perspektivisch Ingenieuraufgaben wie Anlagenplanung, Anlagenoptimierung und Vorgaben zur Betriebsführung in Teilen zu automatisieren. Dynamische Simulationsmodelle, die auf der mathematischen Beschreibung komplexer biologischer, chemischer und physikalischer Prozesse beruhen, weisen einen sehr hohen Informationsgehalt auf. Die Erstellung von Simulationsmodellen, die Versorgung mit Simulationseingangsdaten und die Ergebnisinterpretation erfordern, trotz der kontinuierlichen Fortschritte bei den Modellierungs- und Simulationswerkzeugen, bis heute eine aufwendige Einarbeitung. Selbst bei erfahrenen Anwendern verbleiben immer Restunsicherheiten. Ziel des Projekts ist, einen KI-Baukasten zu entwerfen, um (1) "Standardaufgaben" in Modellierungs- und Simulationswerkzeugen durch KI-Methoden zu unterstützen und (2) um Anwendern die Möglichkeit zu geben, die Potenziale von Simulationswerkzeugen auszuschöpfen. Die Ergänzung soll in Form eines Frameworks erfolgen, mit dem in Zukunft das Entwicklerteam von SIMBA aber auch beliebige Anwender des Systems für ihre Ingenieuraufgaben unaufwendig die benötigten KI-Komponenten einbeziehen können.

Framework for AI-based plant design tools for water and wastewater systems

In the project, a complex, simulation-based planning tool for sewage treatment plants, sewer networks and biogas plants is to be supplemented with AI methods in order to partially automate engineering tasks such as plant design, plant optimisation and specifications for operational management. Dynamic simulation models, which are based on the mathematical description of complex biological, chemical and physical processes, have a very high information content. The creation of simulation models, the supply of simulation input data and the interpretation of results still require extensive training, despite the continuous progress in modelling and simulation tools. Even for experienced users, residual uncertainties always remain. The aim of the project is to design an AI toolkit to (1) support "standard tasks" in modelling and simulation tools with AI methods and (2) to enable users to exploit the potential of simulation tools. The addition is to take place in the form of a framework with which the SIMBA development team, but also any users of the system, can easily incorporate the required AI components for their engineering tasks in the future.