(openPR) Der Zugang zu qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt eine zentrale Hürde für den Fortschritt KI- und ML-gestützter Netzautomatisierung. Netzwerkdaten unterliegen in der Regel der Geheimhaltung durch Netzbetreiber und Aufsichtsbehörden, während Hersteller den Zugriff auf Geräte-Telemetrie stark einschränken. Alternativen wie experimentelle oder synthetische Daten erweisen sich in der Praxis als unzureichend – sie bergen das Risiko von Overfitting und führen oft zu Modellen mit geringer Übertragbarkeit in reale Netzwerkszenarien.
Darum werden optische Testnetze zunehmend wichtiger als Quelle für Big Data – insbesondere für seltene und anomale Ereignisse wie Netzwerkausfälle. Solche Daten sind entscheidend für das Training und die Validierung KI-unterstützter Netzwerkfunktionen. Allerdings ist es vor allem in neu entstehenden, disaggregierten Multi-Vendor-Umgebungen für ein einzelnes Testnetz kaum möglich, einen umfassenden Datensatz bereitzustellen und dabei gleichzeitig wirtschaftlich zu bleiben.
Das Fraunhofer HHI und NICT schließen diese Lücke mit der Entwicklung des Optical Testbed Dataspace (OTDS).
„Mit OTDS schaffen wir es, modernste Innovationen zu gestalten, ohne bei Datenschutz oder Sicherheit Kompromisse einzugehen. So ermöglichen wir den sicheren Austausch von Netzwerkdaten und die Entwicklung innovativer KI-Modelle, die strengsten Datenschutz- und Exportkontrollvorgaben entsprechen“, sagt Dr. Johannes Fischer, Gruppenleiter „Digitale Signalverarbeitung“ am Fraunhofer HHI.
„Ein Datenraum-Framework wie OTDS ist ein Schlüsselbaustein für offene, internationale Innovationsprozesse in KI-gestützten Netzwerken. Es positioniert unsere Testbeds als zentrale Plattformen für die Netzwerke der nächsten Generation.“, sagt Dr. Yoshinari Awaji, Generaldirektor „Photonic ICT Research Center“ am NICT.
OTDS basiert auf dem Eclipse Dataspace Components Connector (EDCC) und orientiert sich an den Prinzipien der International Data Spaces Association (IDSA). Das OTDS-Framework ermöglicht den sicheren, kontrollierten Datenaustausch im Einklang mit internationalen Standards für Datensouveränität und Exportkontrolle zwischen verschiedenen Testnetzen –. So können Forschungseinrichtungen, Netzbetreiber und Hersteller Daten mit definierten Zugriffs- und Nutzungsrechten austauschen, ohne die Kontrolle zu verlieren oder regulatorische Vorgaben zu verletzen.
„Der Echtzeitaustausch von Testbed-Daten schafft die Grundlage für robuste, vielfältige Trainings- und Validierungsdatensätze – ein entscheidender Faktor für die Entwicklung zuverlässiger KI-Modelle zur Automatisierung und Optimierung von Netzwerken“, erklärt Dr. Behnam Shariati, Themenfeldleiter „AI for Photonics“ am Fraunhofer HHI. „OTDS senkt die Einstiegshürden für datenbasierte Forschung, schafft ein offenes Innovationsumfeld und beschleunigt so die Validierung innovativer Lösungen zur Netzwerkautomatisierung.“
„Mit OTDS stärken wir die globale Forschungskollaboration und beschleunigen die Entwicklung der nächsten Generation KI-gestützter optischer Netzwerke. Damit setzen wir Meilensteine in der Verbesserung der mobilen Konnektivität in entlegenen Gebieten, der Steigerung der Netzresilienz und der Echtzeitdatenverarbeitung in Industrie und kritischen Infrastrukturen“, sagt Dr. Yuki Yoshida, Forschungsleiter „Photonic ICT Research Center“ am NICT.
OTDS erfolgreich getestet – ein Meilenstein der deutsch-japanischen Forschungsallianz
Fraunhofer HHI und NICT haben OTDS erfolgreich in der Praxis validiert und einen funktionsfähigen Prototyp für den internationalen Datenaustausch zwischen optischen Testnetzen in Berlin (Deutschland) und Sendai (Japan) realisiert. Die Partner präsentierten eine Live-Demonstration dieser Datenübertragung an der Tohoku-Universität in Japan im Rahmen des „5th Germany-Japan Beyond 5G/6G Research Workshop“, unterstützt vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) sowie dem japanischen Ministry of Internal Affairs and Communications (MIC).
Im nächsten Schritt wurde die Demonstration erweitert, um KI- und ML-Modelle für die Analyse von Netzwerkausfällen auf Basis standortübergreifender Testnetz-Daten zu validieren. Die beiden Forschungsinstitute zeigen eine Live-Demonstration dieser Anwendung auf der Optical Fiber Communications Conference and Exhibition (OFC) in San Francisco, Kalifornien (USA).
Detaillierte Ergebnisse und methodische Hintergründe sind im Beitrag „International Testbed Data Sharing Framework with Data Sovereign Features for Network AI/ML Empowerment“ veröffentlicht.
wissenschaftliche Ansprechpartner: Dr. Behnam Shariati Stellvertretender Gruppenleiter Digitale Signalverarbeitung Tel. +49 30 31002-831
