Edge IoT-Sensorik & intelligente Mesh-Netzwerke

Intelligenz dort, wo Naturgefahren entstehen.

GMD® entwickelt autonome Edge IoT-Sensorsysteme für Naturgefahren und kritische Infrastruktur. Unsere Sensoren erfassen Veränderungen direkt im Gelände, verarbeiten relevante Messdaten bereits am Edge-Knoten und übertragen Ereignisse über robuste Kommunikationsnetze an die zentrale GeoSenseAI® Plattform.

So entsteht aus einzelnen Messpunkten ein intelligentes, vernetztes Frühwarnsystem für Murgänge, Hochwasser, Steinschlag, Hangbewegungen, Lawinen und weitere alpine Naturgefahren.

Autark Dezentral Vernetzt Echtzeitfähig

Projekt besprechen Technologie kennenlernen

Ausgangslage

Wenn klassische IoT-Infrastruktur an ihre Grenzen kommt

Naturgefahren entstehen häufig genau dort, wo klassische Kommunikations- und Energieinfrastruktur nur eingeschränkt verfügbar ist: in Wildbächen, Schluchten, hochalpinen Regionen, an Felswänden, entlang von Bahnstrecken oder abgelegenen Straßenabschnitten.

Für solche Einsatzgebiete entwickelt GMD® eine verteilte Sensorarchitektur, bei der Messpunkte nicht ausschließlich von einer permanenten Verbindung zu einem zentralen Rechenzentrum abhängig sind. Jeder Sensor ist Teil eines intelligenten Gesamtsystems.

Edge

Messdaten werden bereits direkt am Sensor bzw. Edge-Knoten gefiltert, bewertet und für die weitere Verarbeitung vorbereitet.

Mesh

Mehrere Sensorknoten können zu einem resilienten lokalen Sensornetz verbunden werden. Daten können – abhängig von der jeweiligen Projektarchitektur – über benachbarte Knoten beziehungsweise redundante Kommunikationswege weitergegeben werden.

IoT

Gateways und Kommunikationsmodule verbinden das lokale Sensornetz mit GeoSenseAI® – beispielsweise über LoRa-basierte Kommunikation, LoRaWAN, Mobilfunk oder weitere verfügbare Übertragungswege.

AI

GeoSenseAI® kombiniert die Messdaten unterschiedlicher Sensoren, analysiert zeitliche und räumliche Veränderungen und schafft daraus ein digitales Lagebild.

Architektur

Vom Messwert zur Entscheidung

Eine durchgängige Sensor-to-Decision-Architektur

Sensing

Die Umwelt erfassen

GMD® Sensoren erfassen physikalische Veränderungen unmittelbar am Entstehungsort. Abhängig vom Anwendungsfall können unter anderem folgende Parameter gemessen werden:

Dabei können unterschiedliche Sensortypen innerhalb eines Projektes miteinander kombiniert werden.

Edge Intelligence

Daten lokal verstehen

Nicht jeder Messwert muss ungefiltert übertragen werden. Edge Processing ermöglicht es, Daten bereits unmittelbar am Messpunkt zu prüfen, zu filtern, zusammenzufassen und auf relevante Veränderungen zu untersuchen. Je nach Anwendung können beispielsweise:

Das reduziert unnötige Datenübertragungen und schafft die Grundlage für dezentrale, reaktionsfähige Sensorsysteme.

Aus einem Sensor wird ein intelligenter Edge Node.

Mesh & Connectivity

Sensoren, die miteinander kommunizieren

In schwierigem Gelände reicht ein klassischer zentraler Funkpunkt nicht immer aus. GMD® entwickelt deshalb Kommunikationsarchitekturen, in denen mehrere Edge-Knoten gemeinsam ein verteiltes Sensornetz bilden können. Je nach Topografie, Gefährdungsbild und vorhandener Infrastruktur kombinieren wir unterschiedliche Kommunikationswege.

Mögliche Technologien:

LoRa / Long Range Communication Lokale Mesh- & Multi-Hop-Architekturen LoRaWAN LTE / 4G / 5G NB-IoT / Mobilfunk-IoT Ethernet WLAN Gateway-Infrastrukturen Redundante Backhaul-Verbindungen Satellitenkommunikation – projektabhängig

So kann für jeden Standort eine individuelle Kommunikationsarchitektur aufgebaut werden.

Kein Funknetz ist überall gleich.

Ein Frühwarnsystem im urbanen Raum stellt andere Anforderungen als ein Sensor in einer hochalpinen Schlucht. Deshalb entwickeln wir keine starre Kommunikationslösung. GMD® analysiert:

Topografie Funkabdeckung Energieversorgung Datenrate Redundanz Alarmkritikalität

und entwickelt daraus die passende Architektur.

Gateway

Die Brücke zwischen Gelände und Plattform

Gateways bündeln Informationen mehrerer Sensorknoten und stellen die Verbindung zwischen dem lokalen Sensornetz und der zentralen Datenplattform her. Abhängig von der Anwendung können sie zusätzliche Funktionen übernehmen:

Damit bleibt die Architektur modular und skalierbar – vom einzelnen Messpunkt bis zu großflächigen Sensornetzen.

GeoSenseAI®

Viele Sensoren. Ein Lagebild.

Die eigentliche Stärke eines Frühwarnsystems entsteht durch die Kombination unterschiedlicher Datenquellen. GeoSenseAI® führt Messdaten aus dem Gelände in einer zentralen Risiko-Managementplattform zusammen. Radar-, Pegel-, Wetter-, seismische und weitere Sensordaten können gemeinsam mit zusätzlichen Geo- und Fernerkundungsinformationen betrachtet werden. Dadurch entsteht ein räumliches und zeitliches Bild der Gefährdungssituation.

Von einzelnen Messpunkten zu einem intelligenten digitalen Gefahrenmodell.

Sensor Fusion statt isolierter Messwerte

Ein einzelner Sensor erkennt einen Parameter. Ein vernetztes System erkennt Zusammenhänge.

Beispiel Murgang:

Niederschlag steigt

Wasserstand und Abfluss verändern sich

Radar erkennt Veränderungen im Gerinne

Seismische Sensoren registrieren ungewöhnliche Aktivität

Mehrere Messpunkte bestätigen die Dynamik

GeoSenseAI® bewertet die Situation

Alarm- und Entscheidungsprozesse werden ausgelöst

Durch die Kombination mehrerer unabhängiger Messgrößen können Ereignisse wesentlich umfassender bewertet werden als mit einem einzelnen Messpunkt.

Warum Edge Computing bei Naturgefahren?

Reagieren, bevor die Cloud reagieren muss.

Bei kritischer Infrastruktur zählt nicht nur, welche Daten gemessen werden. Entscheidend ist auch, wo und wie schnell diese Daten verarbeitet werden. Edge Computing bringt einen Teil der Datenverarbeitung direkt zum Sensor oder Gateway.

Geringere Abhängigkeit von Konnektivität

Lokale Funktionen können auch dann weiterarbeiten, wenn die Verbindung zur zentralen Plattform vorübergehend eingeschränkt ist.

Weniger Datenverkehr

Anstatt kontinuierlich große Mengen an Rohdaten zu übertragen, können relevante Informationen bereits lokal herausgefiltert werden.

Schnellere Ereigniserkennung

Zeitkritische Veränderungen können direkt am Messpunkt erkannt und priorisiert verarbeitet werden.

Skalierbare Sensornetze

Lokale Verarbeitung reduziert die Last auf zentrale Systeme und unterstützt großflächige Installationen mit vielen Messpunkten.

Energieeffiziente Kommunikation

Gezielte und ereignisbasierte Datenübertragung kann den Kommunikationsbedarf batteriebetriebener und solarversorgter Systeme reduzieren.

Warum Mesh?

Weil Naturgefahren keine Funkplanung berücksichtigen.

Berge, Schluchten, Vegetation, Felsformationen und abgelegene Täler können Funkverbindungen erheblich erschweren. Mesh- und Multi-Hop-Konzepte ermöglichen es, geeignete Sensorknoten zusätzlich als Teil des Kommunikationsweges zu nutzen. Dadurch können Daten – abhängig von der konkreten Netzwerkarchitektur – über mehrere Knoten bis zu einem Gateway weitergegeben werden.

Dezentrale Architektur

Sensoren können Bestandteil eines lokalen Kommunikationsverbundes werden.

Flexible Netzabdeckung

Neue Messpunkte können in die vorhandene Architektur integriert werden.

Alternative Kommunikationswege

Geeignete Netzwerkarchitekturen können mehrere Übertragungswege berücksichtigen.

Für schwierige Topografie entwickelt

Besonders interessant für Wildbäche, Gebirgstäler, Felswände, Bahntrassen und andere schwer erreichbare Standorte.

EDGE + MESH + CLOUD

Drei Ebenen. Ein intelligentes Gesamtsystem.

Edge

SensorikSignalverarbeitung Lokale LogikEvent Detection Datenfilterung

Mesh / Network

Sensor NodeRelay Node GatewayLoRa / LoRaWAN Mobilfunk / weitere Backhaul-Technologien

GeoSenseAI®

Sensor FusionZeitreihenanalyse Machine LearningGIS Digital TwinAlarmierungAPI

Energieversorgung & Standortunabhängigkeit

Autarke Sensorik für schwer erreichbare Standorte

Unsere Systeme sind für langfristige Monitoringaufgaben im Gelände konzipiert. Je nach Projekt können die Sensorstationen mit energieoptimierten Kommunikations- und Messzyklen sowie autarker Energieversorgung ausgestattet werden. Dadurch lassen sich Messpunkte auch dort realisieren, wo keine klassische Strom- oder Dateninfrastruktur vorhanden ist.

Mögliche Systemarchitektur:

Solarversorgung Batterie / Energiespeicher Low-Power Edge Computing Event-basierte Messzyklen LoRa-Kommunikation Mobilfunk-Backhaul Lokale Datenspeicherung Remote Device Management

Anwendungsfelder

Eine Sensorplattform für unterschiedliche Naturgefahren

Hochwasser & Starkregen

Radarbasierte Pegelmessung, Fließgeschwindigkeit, Niederschlag und Wetterdaten schaffen ein kontinuierliches Bild der hydrologischen Situation.

Hochwasser Monitoring entdecken

Murgänge

Verteilte Sensoren entlang eines Wildbachsystems erfassen hydrologische, meteorologische und geotechnische Veränderungen an unterschiedlichen Punkten des Einzugsgebietes.

Murgang-Frühwarnsystem entdecken

Steinschlag & Felsbewegungen

Seismische-, Impact- und Bewegungssensoren überwachen Veränderungen an Felsbereichen, Schutzbauwerken und gefährdeten Infrastrukturabschnitten.

Steinschlag Monitoring entdecken

Lawinen & Schnee

Wetter-, Schnee- und Bewegungssensorik kann zusätzliche lokale Informationen für die Bewertung alpiner Gefährdungssituationen liefern.

Lawinen Monitoring entdecken

Kritische Infrastruktur

Brücken, Bahnstrecken, Straßen, Schutzbauwerke, Wasserversorgung und weitere Infrastrukturen können kontinuierlich überwacht und digital in GeoSenseAI® integriert werden.

Infrastruktur-Monitoring entdecken

Entwickelt für reale Infrastruktur

Modulare Sensorarchitektur

GMD® verbindet Sensorentwicklung, Embedded Systems, Funktechnologie, Edge Computing, Machine Learning und Geoinformatik zu einer gemeinsamen Technologieplattform. Damit können Systeme projektspezifisch an Topografie, Gefährdungsart und bestehende Infrastruktur angepasst werden. Sensorik muss nicht für jedes Projekt neu gedacht werden — unsere Architektur ermöglicht die Kombination unterschiedlicher Messmodule und Kommunikationswege, vom einzelnen Messpunkt bis zu einem verteilten Frühwarnnetz.

Sensor Layer

Radar
Seismik
Impact
Wetter
Wasser
Bewegung
Distanz
Umweltparameter

Edge Layer

Embedded Processing
Signal Filtering
Anomaly Detection
Event Trigger
Data Buffering

Communication Layer

LoRa
Mesh / Multi-Hop
LoRaWAN
LTE / 5G
NB-IoT
IP-Netzwerke
Projektabhängige Backhaul-Systeme

Intelligence Layer

GeoSenseAI®
Machine Learning
Sensor Fusion
GIS
Digital Twin
Alarm Engine
API

Von einem Sensor zu einem digitalen Nervensystem für Naturgefahren.

Ein Frühwarnsystem entsteht nicht durch möglichst viele Sensoren. Es entsteht durch die intelligente Verbindung von: Messung + Kommunikation + Edge Intelligence + Datenanalyse + Alarmierung. Genau dafür entwickelt GMD® seine Edge IoT-Infrastruktur.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was ist Edge IoT-Sensorik?

Edge IoT-Sensorik kombiniert Sensoren mit lokaler Rechenleistung und Kommunikationsfunktionen. Dadurch können Messdaten bereits unmittelbar am Entstehungsort verarbeitet, gefiltert oder auf relevante Ereignisse untersucht werden, bevor sie an eine zentrale Plattform übertragen werden.

Was bedeutet Mesh bei Sensoren?

In einem Mesh- beziehungsweise Multi-Hop-Netz können geeignete Netzwerkknoten Daten untereinander weiterleiten. Dadurch muss nicht zwangsläufig jeder Messpunkt eine direkte Verbindung zum zentralen Gateway besitzen. Die konkrete Netzstruktur hängt von Technologie, Topografie und Projektanforderungen ab.

Ist LoRaWAN ein Mesh-Netz?

Nein. LoRaWAN verwendet standardmäßig eine sogenannte Star-of-Stars-Architektur, bei der Endgeräte direkt mit einem oder mehreren Gateways kommunizieren. Mesh- beziehungsweise Multi-Hop-Funknetze auf Basis von LoRa oder anderen Technologien sind davon technisch zu unterscheiden. GMD® kann abhängig vom Projekt unterschiedliche Kommunikationsarchitekturen miteinander kombinieren.

Warum eignet sich Edge Computing für Naturgefahren?

Naturgefahrenmonitoring findet häufig an abgelegenen Standorten mit begrenzter Datenanbindung statt. Lokale Datenverarbeitung reduziert die Abhängigkeit von permanenter Cloud-Kommunikation und ermöglicht es, relevante Ereignisse bereits direkt am Messpunkt beziehungsweise Gateway zu erkennen und zu priorisieren.

Können Sensoren ohne Mobilfunk funktionieren?

Abhängig von der gewählten Architektur können Sensorknoten lokal über Long-Range- beziehungsweise Mesh-Kommunikation miteinander verbunden werden. Erst ein Gateway stellt anschließend die Verbindung zur zentralen Plattform her. Dadurch benötigt nicht zwingend jeder einzelne Messpunkt eine eigene Mobilfunkverbindung.

Können bestehende Sensoren integriert werden?

GeoSenseAI® ist als Daten- und Integrationsplattform konzipiert. Abhängig von Schnittstellen und Datenformaten können auch externe Sensoren und bestehende Systeme in eine gemeinsame Monitoringarchitektur eingebunden werden.

Infrastruktur beginnt mit Daten. Sicherheit beginnt mit dem richtigen Zeitpunkt.

Sie möchten Wildbäche, Hänge, Felsbereiche, Bahnstrecken, Straßen oder andere kritische Infrastruktur kontinuierlich überwachen? GMD® entwickelt gemeinsam mit Gemeinden, Behörden und Infrastrukturbetreibern eine auf den Standort abgestimmte Sensor-, Kommunikations- und Frühwarnarchitektur. Vom ersten Messpunkt bis zum großflächigen intelligenten Sensornetz.

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