RADiuS: Real-time Anomaly Detection in Aquatic Systems
Detection of events by the means of Artificial Intelligence algorithms like anomaly detection or concept drift detection in real-time
Real-time event detection built on anomaly detection and concept drift detection can support scientific operations as well as incident response, by providing vital information as the event happens. To this end, the algorithms are deployed on data streams obtained from multi-sensor systems, which monitor surface water conditions in urban and inland bodies of water.
Beteiligte ZDIN Einrichtungen:
Beteiligte Wissenschaftler*innen:
- M.Sc. Daniel Lukats (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) Niedersachsen)
Ansprechperson
M.Sc. Daniel Lukats
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) Niedersachsen
Projektwebseite
WebseiteLaufzeit
| Beginn: | 01.10.2022 |
| Ende: | 30.09.2027 |
Fördergeber
Niedersächsisches Vorab (VolkswagenStiftung)
Förderkennzeichen
ZN3994