#32: Graph Neuronale Netze für kritische Infrastruktur | TBD
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ONSITE EVENT
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Graph Neuronale Netze für kritische Infrastruktur: Kontaminationsdetektion im Trinkwassernetz
Die Sicherung kritischer Infrastruktur erfordert robuste Modelle für komplexe, räumlich-zeitliche Netzwerkdaten. Der Vortrag bietet einen Überblick über verschiedene Architekturen von Graph Neuronalen Netzen (GNNs) zur indirekten Detektion und Lokalisierung von Kontaminationen im Trinkwassernetz. Dabei wird insbesondere die Robustheit der Methoden bezüglich Dauer, Geschwindigkeit und Ort eines Vorfalls beleuchtet. Ziel ist es aufzuzeigen, wie Machine Learning bei der Überwachung solcher komplexen Systeme wirkungsvoll unterstützen kann.
Katharina Besginow hat den Masterstudiengang "Intelligente Systeme" an der Universität Bielefeld absolviert. In ihrer Projekt- und Masterarbeit befasste sie sich schwerpunktmäßig mit der Modellierung von netzstrukturierten Daten und evaluierte dabei das Potenzial von GNNs für reale Anwendungsszenarien im Bereich der kritischen Infrastruktur.
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Dieses Event findet in Präsenz in der Bürgerwache am Siggi statt. Für Getränke steht eine Kasse bereit, es wird gebeten Kleingeld für einen Stebstkostenanteil mitzubringen.