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Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM

Lernende Maschine plant Glasfasernetze

| Autor: Dr. Stefan Riedl

Wie können Breitband-Kabel optimal verlegt werden? Das Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM liefert Antworten.
Wie können Breitband-Kabel optimal verlegt werden? Das Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM liefert Antworten. (Bild: © Jörg Lantelme - stock.adobe.co)

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Ein Tool, das auf Machine Learning basiert, revolutioniert gegenwärtig die Planungsprozesse bei der Verlegung von Glasfaserkabeln. Wochen der Planung werden so auf Tage verkürzt. Das Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM erfindet die Trassenplanung neu.

Der Begriff „KI“ ist auch deswegen zu einem so omnipräsenten Buzzword geworden, weil es en vogue ist, jedes Software-System, das auf Basis statistischer ­Auswertungen Vorschläge macht, begrifflich zu „Künstlicher Intelligenz“ zu adeln. Nicht so das Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM, deren Forscher den Begriff „Machine Learning“ wählen, wenn sie ihre Erfindung beschreiben: ein Tool, das den Planungsprozess für die Verlegung von Glasfaserkabeln automatisiert. Die Trassenplanung für ein bestimmtes Gebiet verkürzt sich so auf Tage statt Wochen.

Glasfaser-Ausbau kommt kaum voran

In Deutschland kommen auf 100 Einwohner nur 1,1 in den Genuss eines Glasfaserkabel-Anschlusses. Zum Vergleich: In der Schweiz sind es 47,5 Prozent, in Dänemark 43,4 Prozent und in Japan 77 Prozent. Insbesondere bei der Planung von Glasfasertrassen gibt es Schwierigkeiten. Denn bei der Frage wo die Glasfaserkabel am besten verlegt werden, steckt der Teufel im Detail.Schließlich gilt es unzählige Parameter zu beachten. Es geht um Fragen wie die folgenden: Werden Bäume durch die Tiefbauarbeiten verletzt? Wird teurer Bodenbelag wie Pflaster durchquert? Um diese Details zu klären begehen Mitarbeiter des jeweiligen Telekommunikationsunternehmens jede einzelne Straße des entsprechenden Gebiets, machen Fotos, nehmen Maße und werten diese manuell aus.

Deutsche Telekom beschleunigt Prozesse

Die Forscher Prof. Alexander Reiterer, Dominik Störk und Dr. Katharina Wäschle vom Fraunhofer IPM in Freiburg liefern eine Lösung dafür, die auf Machine Learning basiert und wurden dafür mit dem Joseph-von-Fraunhofer-Preis des Jahres 2019 geehrt. „Wir haben eine einzigartige Prozesskette entwickelt: Sie kann zwei- und dreidimensionale Daten vollautomatisiert auswerten, die entsprechenden anwendungsspezifischen Objekte erkennen und in digitale Planungskarten einbinden“, erläutert Reiterer, der die Entwicklung am Fraunhofer IPM verantwortet. Für die Deutsche Telekom, die als erstes Unternehmen auf die neue Prozesskette des Fraunhofer IPM setzt, heißt das: Die Planung des Glasfaserausbaus für eine Kleinstadt dauert statt mehrerer Wochen nur noch wenige Tage. „Erste Tests zeigen: Mit der Datengrundlage aus unserem Tool kann die Deutsche Telekom den gesamten Planungsprozess bis zu 70-mal schneller durchführen – und dies vollautomatisiert“, ergänzt Störk, Informatiker am Fraunhofer IPM.

Scanner und Kameras auf Messfahrzeugen

Das „Futter“ des Prozesses bilden zentimetergenaue Daten, die von speziellen Messfahrzeugen mit Kameras, Laserscannern und Systemen für die räumliche Verortung der Daten aufgenommen werden. Der Clou liegt in der Auswertung dieser Daten: Über Machine-Learning-Verfahren erkennt das System automatisch, welche Objekte in dem betrachteten Areal stehen. Doch bevor das System die erfassten Daten auswerten kann, muss es zunächst einmal trainiert werden. Die große Herausforderung lag daher vor allem darin, eine entsprechende Datenbasis für das Training aufzubauen. „Aus fast zwei Millionen Messbildern wurden rund 100.000 repräsentative Aufnahmen ausgewählt und manuell von 50 Mitarbeitern über zwölf Monate ausgewertet.

Heuristisches Regelwerk

Mit dem Datensatz trainierte das Team das System. Ein heuristisches Regelwerk optimiert die Auswertung zusätzlich. Darin sind Informationen hinterlegt wie „Kanaldeckel sind auf dem Boden“ oder „Gehwege befinden sich neben Straßen“. Auf diese Weise ordnet das System jedem Datenpunkt die Information zu, zu welchem Objekt er gehört. Daraus lässt sich umfangreiches Kartenmaterial automatisiert ableiten.

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