Einführung in KI, Resilienz und Digital Twins:
Grundlagen KI-gestützter Modellierung von Systemen und der Übersetzung von Resilienz-Logik in datengetriebene Signale
Verständnis von Systemtheorie, Komplexität und der Dynamik sozio-technischer Systeme
Bedeutung validierbarer Simulationsmodelle, dokumentierter Annahmen und eines strukturierten Unsicherheitsmanagements
Definition des Digital-Twin-Scopes, der Systemgrenzen, des Detailgrads sowie relevanter Outputs wie Szenarien, KPIs und Handlungsempfehlungen
Einordnung auditierbarer und belastbarer Simulationsergebnisse als Grundlage strategischer Anpassungsentscheidungen
Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen:
Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie Echtzeit-Sensordaten, IoT-Daten, Satellitendaten und Simulationen
Grundlagen von Datenmodellen für komplexe System-of-Systems wie Infrastruktur, Energie- und Wassersysteme
Einführung in moderne Schnittstellen, cloud-native Formate und skalierbare Verarbeitung für Digital-Twin-Plattformen
Daten-Lineage, Versionierung und Qualitätssicherung zur Sicherstellung vertrauenswürdiger digitaler Zwillinge
Überblick über Architekturen von Digital Twins, Simulations-Engines, Visualisierungs-Frameworks und KI-gestützten Vorhersagemodellen
Automatisierung digitaler Resilienz- und Simulationsprozesse:
Einführung in automatisierte Resilienz-Workflows nach dem Prinzip "Sense - Predict - Simulate - Decide - Act"
Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Analyse von Simulationsergebnissen und zur Ableitung von Anpassungspfaden
Automatisierte Optimierung von Betriebsstrategien, Notfallplänen und Investitionsentscheidungen
Human-in-the-Loop-Konzepte zur Governance und Absicherung kritischer Entscheidungen
Entwicklung eines Operating Models für den Betrieb, die Steuerung und die kontinuierliche Weiterentwicklung von Digital Twins
Anwendungsfelder, Governance und Compliance:
Anwendung von Digital Twins auf kritische Infrastrukturen, urbane Systeme, Industrie, Lieferketten und Ökosysteme
Simulation von Hitzewellen, Starkregen, Kaskadeneffekten und klimabedingten Belastungen zur Planung von Anpassungsmaßnahmen
Integration mit Finanzmodellen zur Bewertung klimabedingter Risiken und zur Optimierung von Portfolios
Transparenz, Dokumentation und Sicherheitskonzepte für vertrauenswürdige Digital-Twin-Plattformen
Kommunikation von Unsicherheiten, regulatorische Anschlussfähigkeit und ethische Aspekte beim Einsatz von KI und Digital Twins