Wassernetzwerke effizient zu betreiben, erfordert aufgrund der eingesetzten Pumpen einen erheblichen Energieaufwand. Deshalb wird das rechtzeitige Erkennen und die rasche Behebung von Leckagen in Trinkwassernetzwerken immer relevanter. Die Prävention solcher Schäden sowie die daraus resultierenden Energieeinsparungen bei Wasserpumpen sind sowohl aus ökonomischer als auch aus umwelttechnischer Perspektive von großer Relevanz.

Im Projekt ARIKI (Automatisierte Remote Inspektion von kritischer Infrastruktur durch intelligente Kamerasysteme) wird maschinelles Lernen in intelligenten Trinkwassernetzwerken eingesetzt. Es wird von dem Software Competence Center Hagenberg (SCCH) im österreichischen Hagenberg durchgeführt.

Offene rechtliche Fragen

Dabei prüfen Algorithmen den Wasserfluss, Wasserdruck und die Pumpleistungen und können anhand virtueller Sensoren Leckagen detektieren. Die Lokalisierung von Leckagen ist aufgrund der Häufigkeit beziehungsweise fehlender Sensorik an einigen Stellen im Trinkwassersystem sehr schwer möglich.

Allerdings gibt es aktuell noch offene rechtliche Fragen und ethische Bedenken bezüglich des Einsatzes von KI, wie das SCCH erläutert. Dazu gehöre der Schutz persönlicher Daten, die Erklärbarkeit der KI-Modelle sowie deren Übertragbarkeit und Robustheit gegenüber Änderungen im Wassernetzwerk.

Aufbau eines vertraulichen Wasserdaten-Systems

 „Obwohl die Relevanz ethischer KI und das große Interesse an intelligenten Wassernetzwerken besteht, gibt es derzeit leider keine praktikable, sichere und interpretierbare KI-Lösung für intelligente Wassernetzwerke, die auch noch den Datenschutz berücksichtigt fest“, stellt Alexander Valentinitsch, der das Projekt leitet.  

„Mit unseren Erfahrungen im Bereich ethischer KI sind wir bestrebt, ein intelligentes und vertrauliches Wasserdaten-System in diesem Projekt in Österreich zu etablieren. Dazu konnten wir im Projekt „Smart Water Systems“ bereits eine umfangreiche Expertise aufbauen“, so Valentinitsch weiter. „In diesem Projekt haben wir eine erklärbare KI für ein intelligentes Wasserversorgungssystem für chinesische Megacities entwickelt.“

Daten bleiben beim Wasserversorger 

Im Rahmen des Projekts ARIKI wird für die Versorger ein Framework entwickelt, das ethisch verantwortliches und energieeffizientes Handeln in intelligenten Wassernetzwerken ermöglicht. Dabei kommt das Konzept des föderalen Lernens (engl.: Federated Learning) zum Einsatz. Hierbei übernehmen die Wasserversorger selbst das Training der für das Lernen des Algorithmus entscheidenden Daten. Lediglich die Ergebnisse der Berechnungen, also die Lernergebnisse des Algorithmus, werden übertragen und zu einem gemeinsamen zentralen Modell zusammengeführt.

Der wesentliche Vorteil dieser Methode liegt darin, dass die Daten in erster Linie beim Urheber verbleiben, was die Entwicklung präziser KI-Modelle durch das Training anhand zahlreicher dezentraler Datenquellen ermöglicht. Insbesondere kleinere Gemeinden in der Wasserversorgung profitieren von diesem föderalen Ansatz, da sie nur über begrenzte Datenmengen verfügen.

Partner aus Deutschland für intelligente Sensorik

Im Rahmen des Projekts werden innovative Methoden entwickelt, die sichere und vertrauliche Wasserdatensysteme und -versorgungssysteme ermöglichen und die den rechtlichen und ethischen Datenschutzgrundsätzen entsprechen. Zudem fördert das Projekt die Entwicklung neuer Echtzeit-Datenanalyseverfahren im Bereich intelligenter Wassernetzwerke und nachhaltiger Wasserversorgung.

Bei ARIKI haben sich die deutschen Projektpartner auf die intelligente Sensorik (Hardware  –vorwiegend Kamerasysteme) spezialisiert, um gemeinsam die KI in Versorgungsnetzwerken weiterzuentwickeln und übertragbar zu machen. „Mit dieser bilateralen Kooperation erhoffen wir, dass die nachhaltige und energieeffiziente Wasserversorgung in Europe gestärkt wird“, sagt Valentinitsch. (hp)