Projektbeschreibung
Neue Möglichkeiten zur Erkennung von Ausfällen kritischer Infrastrukturen
Kritische Infrastrukturen sind das Fundament von Gesellschaften. Durch sie werden unverzichtbare Güter und Dienstleistungen bereitgestellt. Ein Ausfall von kritischen Infrastrukturen – durch Defekte oder Störungen – kann erhebliche wirtschaftliche Verluste zur Folge haben. Aus diesem Grund ist eine rasche Erkennung von höchster Bedeutung. Das EU-finanzierte Projekt FAULT-LEARNING gestaltet und entwickelt ein E-Learning-System zur Störungsdiagnose, mit der Daten von kritischen Infrastruktureinrichtungen in Echtzeit überwacht und ausgewertet werden sollen. Dabei werden die Möglichkeiten des E-Learning genutzt. Das Projekt geht auch die Unausgewogenheit der Kategorien an, was für lernfähige Systeme eine erhebliche Herausforderung darstellt, da Störungen Ereignisse niedriger Wahrscheinlichkeit sind. Das Projekt bietet außerdem einen Prototyp für die Sensorenstörungsdiagnose, der in einer Testumgebung mit „intelligenten Gebäuden“ getestet wird, um eine effiziente Erprobung unter realistischen Bedingungen zu ermöglichen.
Ziel
The aim of the project is to design and develop an online learning-based fault diagnosis engine with adaptation capabilities. This engine will monitor and analyse data arriving in real time from critical infrastructure (CI) systems, to accurately detect a potential fault and effectively isolate and identify its exact location. Modern society relies heavily on the availability and smooth operation of CI systems, such as electrical power systems, water distribution systems and telecommunication networks. In such large-scale, complex engineering systems when a failure occurs due to faults, it can have severe societal, health and economic consequences. The sequential arrival of data in CI systems calls for a fault diagnosis engine with adaptive behaviour to achieve and maintain optimal performance. However, the vast majority of existing work falls short on this requirement. This project will incorporate online learning capabilities to achieve adaptability and will also address class imbalance, a major challenge for learning systems, arising from the fact that faults are low probability events. Online class imbalance learning (OCIL) is an emerging research topic focusing on the combined challenges of online learning and class imbalance. We will shed light on supervised OCIL as very few methods currently deal with this problem and address for the first time the unsupervised and semi-supervised OCIL problems. The proposed algorithms will be evaluated in realistic fault diagnosis datasets from industrial partners and in an advanced Smart Buildings simulator allowing us to run sensor fault scenarios in large-scale multi-zone buildings. Furthermore, a prototype on sensor fault diagnosis will be delivered that will be evaluated on a physical Smart Buildings testbed to enable its efficient testing under realistic conditions. Overall, this novel and interdisciplinary project will provide invaluable insights on incorporating learning capabilities in CI systems fault diagnosis.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/de/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/de/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.4. - SPREADING EXCELLENCE AND WIDENING PARTICIPATION
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-WF-2018-2020
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
1678 Nicosia
Zypern
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.