46 DSD 3 | 2023 WIRTSCHAFT UND POLITIK Berechnungen des Verkehrsflusses und dem Aufspüren einer etwaigen Panikentwicklung einsetzen. Die Branddetektion wird durch KI optimiert. So arbeitet zum Beispiel das Edwards-ModuLaser-System mit Algorithmen zur Staubunterdrückung. Durch automatische Anpassung an die jeweiligen Umgebungsbedingungen werden höchste Empfindlichkeit, optimale Alarmschwellen und niedrige Fehlalarmraten sichergestellt. Mit der Überwachung der internen Meldermesskammer und dem davorliegenden Staubfilter kann die KI die Betriebsparameter automatisch kontinuierlich anpassen, um einer Verunreinigung entgegenzuwirken (Frank Einlehner in GIT Sicherheit, 7-8/2021, S. 66 f.). Auch das Branderkennungssystem Aviotec von Bosch arbeitet auf der Basis von KI-Algorithmen, die Feuer und Rauch bei wechselnden Wetter- und Lichtverhältnissen erkennen können (GIT Sicherheit, 10/2021, S. 96 f.). Und das von IQ wireless GmbH entwickelte Sensorsystem IQ FireWatch ist ebenfalls unter allen Wetterbedingungen einsetzbar und detektiert Rauch bis zu 60 km Entfernung. Es ist daher insbesondere zur ). Das System deckt durch eine Kombination verschiedener Sensoren einen Spektralbereich von 400 bis 1.100 Nanometer ab, sodass seine „Sehkraft“ die des menschlichen Auges übertrifft. Ähnlich dem von Polizeibehörden angewandten „predictive policing“ kann ein Sicherheitsdienstleister durch ein entsprechendes „predictive risk management“ (PRM) die Prognose der Eintrittswahrscheinlichkeit von kriminellen Angriffen oder sonstigen Schadensereignissen bei einem Unternehmen, in einem Wohnbezirk (gated area) oder einem sonstigen räumlichen Bereich (z. B. Geschäftsquartier, Gewerbegebiet, Windräder- oder Solarpark oder einer anderen, eventuell abgelegenen, Kritischen Infrastruktur), dessen Schutz er übernommen hat, faktenbasiert verlässlicher machen. Alle relevanten soziografischen, infrastrukturellen, sicherheitstechnischen und verkehrsspezifischen Daten einschließlich bisheriger Sicherheitsvorfälle in tages-, wochen- und jahreszeitlicher Einordnung müssen mithilfe intelligenter Algorithmen ausgewertet werden. Die Verlässlichkeit des Berechnungsergebnisses hängt vor allem von der Qualität und Quantität der verarbeiteten Datenmenge ab. Besonders wertvoll sind Daten über abgebrochene Angriffe aufgrund erkannter oder nicht überwundener Sicherheitstechnik. Auf diese Weise können Sicherheitslücken erkannt und geschlossen, Kontrollstreifen gezielter und effektiver eingesetzt werden. Bei Kontrollgängen innerhalb eines Unternehmens/Gebäudes zeigt das KI-unterstützte Wächterkontrollsystem der Streife an, welche Punkte, Räume, Türen oder Anlagen aufgrund der ausgewerteten Sensorik besondere Aufmerksamkeit erfordern. KI unterstützt die Maschinensicherheit in vielfältiger Weise. So kann ein räumlicher Gefahrenbereich durch optische Sensoren überwacht werden, indem durch eine Software aufgenommene Bilddaten von drei räumlich getrennt angeordneten Sensoren zu einem dreidimensionalen Abbild zusammengesetzt werden. Oder es werden zum Beispiel die sicherheitsrelevanten Parameter einer Aluminiumdruckgasanlage mit Sensoren erfasst, und die Anlage wird abgeschaltet, wenn Druck oder Temperatur außerhalb des zugelassenen Sicherheitsbereichs liegen. Ein übergeordneter Anomaliedetektor erkennt auf Basis eines „Entscheidungsbaum-Algorithmus“ Sensor-, Netzwerk- und Hardwarefehler und löst in Echtzeit einen Stopp der Anlage aus. Bei allen sicherheitstechnischen Anlagen wird die Wartungs- und Instandhaltungsorganisation durch KI revolutioniert. Aufgrund aller verfügbaren Daten aus dem Konstruktionsprozess und dem gesamten Lebenszyklus, aus dem laufenden Betrieb, den Einsatz- und Umgebungsbedingungen wird im KI-basierten„predictive maintenance“-Verfahren der jeweils optimale Wartungs- und Instandhaltungszeitpunkt errechnet. Damit können ein Anlagenausfall und eine kostenaufwendige Betriebsunterbrechung vermieden werden. Auch die Leitstellentechnik wird durch KI optimiert. Insbesondere können Alarmmeldungen mit Lagebildaufrufen und auch Leitstellen mit unterschiedlichen Softwaresystemen mithilfe von Algorithmen vernetzt werden. Robotik und Drohnen Robotik unterstützt den SDL in vielen Funktionen. Roboter eignen sich für die Perimeterbestreifung, Kontrollgänge in Objekten, messtechnische Aufgaben und Überprüfung von Alarmen. So wird zum Beispiel der geländegängige, radgetriebene Argus von SMD Robotics für Patrouillendienste und mobile Videoüberwachung, der vierbeinige Spot von Boston Dynamics für Kontrollgänge, Mess- und Prüfaufgaben und der radgetriebene Promobot von RDI Robots für digitale Empfangsdienste und Indoor- patrouillen eingesetzt. Wie das FraunhoferInstitut für Fabrikbetrieb und -automatisierung berichtet (GIT Sicherheit, 3/2022, S. 56 f.), hat es mit dem Cobot-Planer eine webbasierte Applikation entwickelt, die ermittelt, bei welchen Geschwindigkeiten des Roboters eine sichere Zusammenarbeit gewährleistet ist. Die Planungshilfe unterstütze Programmierer bei der sicheren Auslegung von kollaborativen Robotern. Forscher vom Califonia Institute of Technology haben eine „rollende Drohne“ vorgestellt, einen Multifunktionsroboter, der seine vier Räder vielfältig einsetzen kann, um Treppen oder Mauern zu überwinden, und sie als Rotoren nutzt, um als Drohne zu agieren. Drohnen sind für den SDL sowohl für den Objektschutz, vor allem von Anlagen oder Knotenpunkten von Versorgungsleitungen fernab
RkJQdWJsaXNoZXIy Mjc4MQ==