Zeitsensitive Vernetzung und KI-gestützte IT-Sicherheit. PD Dr.-Ing. habil. Peter Danielis forscht an der Entwicklung innovativer Methoden für zeitkritische Netzwerke und IT-Security im industriellen Umfeld. Mit einem Fokus auf Time-Sensitive Networking unterstützt er die Echtzeitvernetzung von Fabriken durch KI-gestützte Scheduling-Methoden, die Datenflüsse optimieren und die Anforderungen von Sensoren und Aktoren berücksichtigen. Seine Forschung integriert drahtgebundene und drahtlose Netzwerktechnologien, um sichere und effiziente Kommunikationssysteme für cyber-physische Systeme zu ermöglichen. Dabei stehen auch Methoden der Anomalieerkennung und Sicherheitsmechanismen im Mittelpunkt.
Simulation und Missionsplanung für autonome Fahrzeuge. Ein weiterer Schwerpunkt von Dr. Danielis liegt auf der Simulation und Missionsplanung für autonome Fahrzeuge, die auf, über und unter Wasser eingesetzt werden. Er entwickelt Modelle für die Zusammenarbeit unterschiedlicher Fahrzeugklassen, um kollaborative Aufgaben wie Schadensaufnahmen an Häfen oder Pipeline-Lecks sowie die Erfassung von Umweltdaten, z. B. Ölverschmutzungen, effizient zu bewältigen. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Methoden wird das Schwarmverhalten der autonomen Fahrzeuge verbessert, um unerwartete Situationen zu meistern. In internationalen Projekten erforscht er die Optimierung von Kommunikationsprotokollen und Entscheidungsalgorithmen, insbesondere im Unterwasserbereich, und unterstützt mit seiner Arbeit die Weiterentwicklung umweltfreundlicher Technologien.
Kompetenzen im Bereich der künstlichen Intelligenz und Data Science
- Entwicklung und Optimierung von KI-gestützten Methoden für Time-Sensitive Networking
- IT-Security durch Anomalieerkennung und Sicherheitsmechanismen
- Simulation und Schwarmintelligenz für autonome Systeme
- Integration von Kommunikations- und Entscheidungssystemen in cyber-physischen Umgebungen
Ausgewählte Projekte
DFG-Projekt RTiPS-4-IIoT
Das Projekt untersucht Technologien für die Echtzeitkommunikation im Industrial Internet of Things (IIoT) und zielt auf die Entwicklung einer flexiblen Netzwerkarchitektur für zukünftige Smart Factories ab. Diese zeichnen sich durch die enge Zusammenarbeit von Mensch, Robotik und künstlicher Intelligenz sowie verschiedene Echtzeitanforderungen aus, die von strikter Produktionssteuerung bis hin zu weniger zeitkritischen Aufgaben wie Datenverwaltung reichen. Es erforscht Modelle und Methoden zur Planung, Implementierung und laufenden Anpassung der Kommunikationsbeziehungen, einschließlich unterbrechungsfreier Rekonfiguration im Betrieb, mit dem Ziel, die Skalierbarkeit und Stabilität auch in komplexen Szenarien sicherzustellen.
Ideengeber für ITEA-Projekt ADVISOR zur Vernetzung von autonomen Fahrzeugen
Das ADVISOR-Projekt adressiert die fehlende Interoperabilität zwischen luft-, unter- und überwasserbasierten autonomen Fahrzeugen. Das Framework ermöglicht die effiziente Entwicklung und Durchführung schwarmbasierter Inspektionssysteme, unterstützt die frühzeitige Problemidentifikation und gewährleistet einen sicheren Betrieb. Mit Lösungen zur Effizienzsteigerung, Kostensenkung, Verbesserung der Sicherheit und Reduzierung der Umweltbelastung verspricht das Projekt einen bedeutenden Einfluss auf verschiedene Industrien.