DE102021132336A1 - Communication system and method for communication between participants in a communication system (DAGNA) - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Kommunikationssystem (10) sowie ein Verfahren zur Kommunikation zwischen mehreren Teilnehmern (12) des Kommunikationssystems (10). Das Kommunikationssystem (10) kann kurz auch DAGNA (Digital Arrangement for Global Network Access) genannt werden. Jeder Teilnehmer (12) hat eine KI-Einheit (20) und ist dazu eingerichtet, Eingangsdatensätze (E) zu empfangen und Ausgangsdatensätze (A) zu senden. Die Eingangsdatensätze (E) und/oder die gesendeten oder zu sendenden Ausgangsdatensätze (A) werden verwendet, um übereinstimmende Datensatzteile (D) in den Eingangsdatensätzen (E) und/oder Ausgangsdatensätzen (A) zu identifizieren. Wurden solche übereinstimmenden Datensatzteile (D) erkannt, werden diese beim Senden von Ausgangsdatensätzen (A) nicht mitgesendet. Der gesendete Ausgangsdatensatz (A) enthält lediglich den verbleibenden Teil von notwendigen und veränderlichen Daten ohne die übereinstimmenden Datensatzteile (D). Die übereinstimmenden Datensatzteile (D) können beispielsweise vor dem Senden aus einem zum Senden vorgesehenen Ausgangsdatensatz (A) entfernt werden.The invention relates to a communication system (10) and a method for communication between a number of participants (12) in the communication system (10). The communication system (10) can also be called DAGNA (Digital Arrangement for Global Network Access) for short. Each subscriber (12) has an AI unit (20) and is set up to receive input data sets (E) and to send output data sets (A). The input data sets (E) and/or the output data sets (A) sent or to be sent are used to identify matching data set parts (D) in the input data sets (E) and/or output data sets (A). If such matching data set parts (D) were recognized, these are not sent when the output data sets (A) are sent. The output data record (A) sent contains only the remaining part of necessary and variable data without the matching data record parts (D). The matching data set parts (D) can be removed, for example, before sending from an initial data set (A) intended for sending.

Description

Die Erfindung betrifft ein Kommunikationssystem mit mehreren Teilnehmern und einem Kommunikationsnetzwerk. Das Kommunikationssystem kann kurz auch DAGNA (Digital Arrangement for Global Network Access) genannt werden. Die Teilnehmer können untereinander über das Kommunikationsnetzwerk kommunizieren.The invention relates to a communication system with a number of participants and a communication network. The communication system can also be called DAGNA (Digital Arrangement for Global Network Access) for short. The participants can communicate with each other via the communication network.

Ein solches Kommunikationssystem ist beispielsweise in DE 10 2018 109 252 A1 beschrieben. Das Kommunikationssystem hat mehrere Maschinen zum Bearbeiten eines Werkstücks, beispielsweise Pressen. Jede Maschine hat einen lokalen KI-Knoten zur Steuerung. Übergeordnete Funktionen zur Maschinensteuerung werden in einem zentralen KI-Knoten bereitgestellt. Die lokalen KI-Knoten der Maschinen sind selbstlernend ausgestaltet, beispielsweise mittels eines künstlichen neuronalen Netzes, wobei KI-Knoten derselben Maschinen ein Subsystem bilden, in dem sich dynamisch ändernde Prozessablaufdaten der Maschinen unter Umgehung des zentralen KI-Knotens übermittelt werden. Dadurch soll eine Echtzeitkommunikation ermöglicht werden.Such a communication system is, for example, in DE 10 2018 109 252 A1 described. The communication system has several machines for processing a workpiece, such as presses. Each machine has a local AI node to control it. Higher-level machine control functions are provided in a central AI node. The local AI nodes of the machines are designed to be self-learning, for example using an artificial neural network, with AI nodes of the same machines forming a subsystem in which dynamically changing process flow data from the machines are transmitted, bypassing the central AI node. This is intended to enable real-time communication.

Bei solchen Kommunikationssystemen besteht das Problem, dass mit steigender Anzahl der Teilnehmer (Knoten) die auszutauschenden Datenmengen stark zunehmen und eine große Bandbreite in der Datenübertragung erfordern, insbesondere wenn eine Echtzeitübertragung benötigt wird. Bei geographisch weit verzweigten Kommunikationssystemen, beispielsweise über eine Mehrzahl von Standorten (beispielsweise auch länderübergreifend), sind hohe Investitionskosten und/oder Betriebskosten die Folge. In der Industrie besteht jedoch ein Bedarf, Geräte und Maschinen zu vernetzen, beispielsweise zu Überwachungs- und/oder Wartungs- und/oder Aktualisierungszwecken.The problem with such communication systems is that with an increasing number of participants (nodes), the data volumes to be exchanged increase sharply and require a large bandwidth in the data transmission, particularly when real-time transmission is required. In the case of geographically widely branched communication systems, for example across a number of locations (for example also across countries), high investment costs and/or operating costs are the result. However, there is a need in industry to network devices and machines, for example for monitoring and/or maintenance and/or updating purposes.

Es kann daher als Aufgabe der vorliegenden Erfindung angesehen werden, ein Kommunikationssystem zu schaffen, das unabhängig von der Architektur bzw. der Topologie eines Kommunikationsnetzwerkes eine effektive Möglichkeit bereitstellt, die für die Kommunikation erforderliche Bandbreite zu begrenzen bzw. zu reduzieren.It can therefore be seen as an object of the present invention to create a communication system which, independently of the architecture or the topology of a communication network, provides an effective way of limiting or reducing the bandwidth required for communication.

Diese Aufgabe wird durch ein Kommunikationssystem mit den Merkmalen des Patentanspruches 1 sowie ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruches 9 gelöst.This object is achieved by a communication system having the features of patent claim 1 and a method having the features of patent claim 9 .

Das erfindungsgemäße Kommunikationssystem weist mehrere Teilnehmer und ein Kommunikationsnetzwerk auf. Die Teilnehmer sind über das Kommunikationsnetzwerk kommunikationsverbunden. Das Kommunikationsnetzwerk kann jede Art von Architektur bzw. Topologie aufweisen. Die Kommunikation über das Kommunikationsnetzwerk kann drahtgebunden und/oder drahtlos erfolgen. Das Kommunikationsnetzwerk kann eine Internetverbindung aufweisen. Das Kommunikationsnetzwerk kann ein WAN- und/oder LAN- und/oder WLAN-Verbindung aufweisen.The communication system according to the invention has a number of participants and a communication network. The participants are communication-connected via the communication network. The communication network can have any type of architecture or topology. The communication via the communication network can be wired and/or wireless. The communications network may include an internet connection. The communication network can have a WAN and/or LAN and/or WLAN connection.

Die Teilnehmer des Kommunikationssystems können auch als Netzwerkelemente bezeichnet werden. Jeder Teilnehmer ist adressierbar und dazu eingerichtet, mit einem oder mehreren anderen Teilnehmern des Kommunikationssystems protokollgesteuert mit oder ohne Fehlerkorrektur zu kommunizieren. Bei dem Kommunikationsnetzwerk kann es sich beispielsweise um ein Peer-to-Peer-Netzwerk handeln.The participants in the communication system can also be referred to as network elements. Each participant can be addressed and is set up to communicate with one or more other participants in the communication system in a protocol-controlled manner, with or without error correction. The communication network can be a peer-to-peer network, for example.

Mehrere und vorzugsweise alle Teilnehmer weisen eine lernfähige KI-Einheit auf. Die KI-Einheit ist insbesondere dazu eingerichtet, einen Algorithmus zum automatischen Lernen, beispielsweise einen Algorithmus zum tiefen Lernen (Deep-Learning) auszuführen. Das Lernen jeder KI-Einheit kann unüberwacht, selbsttätig während des Betriebs des Kommunikationssystems durchgeführt werden. Überwachtes Lernen ist vorzugsweise nicht vorgesehen.Several and preferably all participants have an adaptive AI unit. The AI unit is set up in particular to run an algorithm for automatic learning, for example an algorithm for deep learning (deep learning). The learning of each AI unit can be carried out unsupervised, automatically during the operation of the communication system. Supervised learning is preferably not provided for.

Jede KI-Einheit ist dazu eingerichtet, die von wenigstens einem anderen Teilnehmer empfangenen Eingangsdatensätze und/oder eigene zu übermittelnde oder bereits übermittelte Ausgangsdatensätze für einen Vergleich zu verwenden. Durch den Vergleich sollen bzw. können in den Eingangsdatensätzen und/oder Ausgangsdatensätzen übereinstimmende Datensatzteile identifiziert werden. Je mehr Eingangsdatensätze und/oder Ausgangsdatensätze zur Verfügung stehen, desto besser und/oder vollständiger können durch das fortgesetzte Lernen die übereinstimmenden Datensatzteile ermittelt werden. Der als übereinstimmend erkannte Anteil der tatsächlich übereinstimmenden Datensatzteile, kann durch das Lernen erhöht und fehlerhafte Erkennungen können verringert werden.Each AI unit is set up to use the input data sets received from at least one other participant and/or its own output data sets to be transmitted or already transmitted for a comparison. The comparison should or can identify parts of the data set that match in the input data sets and/or output data sets. The more input data sets and/or output data sets that are available, the better and/or more complete the matching data set parts can be determined through continued learning. The portion of the data set parts that actually match that are recognized as matching can be increased through learning, and erroneous recognitions can be reduced.

Die KI-Einheit ist außerdem dazu eingerichtet, den wenigstens einen zu übermittelten Ausgangsdatensatz derart anzupassen, dass die identifizierten übereinstimmenden Datensatzteile im Ausgangsdatensatz nicht enthalten sind und beispielsweise vor dem Senden entfernt werden. Dadurch kann die Datenmenge des wenigstens einen zu übermittelnden Ausgangsdatensatzes verringert werden. Als Folge davon reduziert sich dadurch auch die erforderliche Bandbreite für die Kommunikation innerhalb des Kommunikationssystems.The AI unit is also set up to adapt the at least one output data record to be transmitted in such a way that the identified matching data record parts are not contained in the output data record and are removed, for example, before sending. As a result, the amount of data in the at least one output data set to be transmitted can be reduced. As a result, the bandwidth required for communication within the communication system is also reduced.

Da die KI-Einheiten der Teilnehmer selbsttätig während des Betriebs lernen, ist es nicht erforderlich, die Eingangsdatensätze und/oder Ausgangsdatensätze zu klassifizieren. Die Art der Daten spielt keine Rolle. Die KI-Einheiten lernen automatisch, welche Datensatzteile in Eingangsdatensätzen und/oder den Ausgangsdatensätzen übereinstimmen. Solche Datensatzteile können zukünftig beim Übermitteln von Ausgangsdatensätzen weggelassen werden, da sie Daten enthalten, die den anderen Teilnehmern bereits bekannt sind. Diese Datensatzteile können somit statisch oder quasistatisch sein.Since the participants' AI units learn automatically during operation, it is not necessary to classify the input data sets and/or output data sets. The type of data does not matter. The AI units automatically learn which data set parts match in the input data sets and/or the output data sets. In the future, such data set parts can be omitted when transmitting output data sets, since they contain data that is already known to the other participants. These data set parts can thus be static or quasi-static.

Durch die lernenden KI-Einheiten ist das Kommunikationssystem adaptiv und kann sich an verändernde zu übermittelnde Daten anpassen. Wenn beispielsweise ein Teilnehmer in einem bisher übereinstimmenden Datensatzteil eine Datenveränderung feststellt, kann der Teilnehmer daraufhin feststellen, dass sich der übereinstimmende Datensatzteil verändert hat und den geänderten Parameter bei der nächsten Übertragung eines Ausgangsdatensatzes übertragen. Die anderen Teilnehmer können diesen Parameter dann entsprechend verwenden. Wenn der geänderte Parameter ausreichend oft übertragen wurde, können die Teilnehmer diesen wieder als Bestandteil des wenigstens einen übereinstimmenden Datensatzteils erkennen und bei der weiteren Kommunikation weglassen. Eine derartige Änderung eines Parameters kann beispielsweise auftreten, wenn sich ein vorgegebener Parameter ändert (z.B. ein Sollwert oder ein Schwellenwert, etc.). Diese Änderung kann aufgrund einer Eingabe erfolgen, beispielsweise durch eine veränderte Parametervorgabe über eine Bedienschnittstelle oder eine andere geeignete Einrichtung, die Bestandteile eines Teilnehmers ist oder mit einem der Teilnehmer kommunikationsverbunden ist. Die Parameteränderung kann alternativ oder zusätzlich durch selbsttätiges Lernen eines Teilnehmers erfolgen.Due to the learning AI units, the communication system is adaptive and can adapt to changing data to be transmitted. If, for example, a participant detects a data change in a previously matching data set part, the participant can then determine that the matching data set part has changed and transmit the changed parameter with the next transmission of an output data set. The other participants can then use this parameter accordingly. If the changed parameter has been transmitted a sufficient number of times, the participants can recognize this again as part of the at least one matching data set part and omit it in further communication. Such a change in a parameter can occur, for example, when a predetermined parameter changes (e.g. a setpoint or a threshold value, etc.). This change can be made as a result of an input, for example through a changed parameter specification via a user interface or another suitable device that is part of a participant or is communicatively connected to one of the participants. Alternatively or additionally, the parameters can be changed by a participant learning by himself.

Es ist vorteilhaft, wenn jede KI-Einheit außerdem dazu eingerichtet ist, die Eingangsdatensätze zu analysieren und die Teilnehmer basierend auf den Eingangsdatensätzen zu kategorisieren bzw. wenigstens einer Gruppe zuzuordnen. Jede KI-Einheit kann beispielsweise dazu eingerichtet sein, anhand eines empfangenen Eingangsdatensatzes zu erkennen, ob die Struktur und der Aufbau eines empfangenen Eingangsdatensatzes der Struktur und dem Aufbau entspricht, den die betreffende KI-Einheit für die eigenen Ausgangsdatensätze verwendet, so dass dadurch festgestellt werden kann, dass der Teilnehmer, der den Eingangsdatensatz gesendet hat, zu derselben Gruppe gehört wie die betreffende KI-Einheit, die den Eingangsdatensatz empfangen hat. Auf diese Weise können im Kommunikationssystem identische oder typgleiche Teilnehmer bzw. Geräte identifiziert und einer gemeinsamen Gruppe zugeordnet werden. Jede Gruppe kann Teilnehmer enthalten, die durch ausreichend ähnliche Geräte oder identische Geräte gebildet sind. Beispielsweise können die Ventilatoren eines gleichen Typs die Teilnehmer einer gemeinsamen Gruppe darstellen. Beispielsweise können Wärmeübertrager, einstellbare Lüftungsklappen, Temperatursensoren, Feuchtigkeitssensoren, usw. Geräte sein, die jeweils einer gemeinsamen Gruppe zugeordnet werden. Unterschieden werden die Geräte basierend auf den von ihnen jeweils gesendeten Ausgangsdatensätzen.It is advantageous if each AI unit is also set up to analyze the input data sets and to categorize the participants based on the input data sets or to assign them to at least one group. Each AI unit can be set up, for example, to use a received input data record to recognize whether the structure and structure of a received input data record corresponds to the structure and structure that the AI unit in question uses for its own output data records, so that this can be determined that the participant who sent the input data set belongs to the same group as the relevant AI unit that received the input data set. In this way, participants or devices that are identical or of the same type can be identified in the communication system and assigned to a common group. Each group may contain participants formed by sufficiently similar devices or identical devices. For example, the fans of the same type can represent the participants in a common group. For example, heat exchangers, adjustable ventilation flaps, temperature sensors, humidity sensors, etc. can be devices that are each assigned to a common group. The devices are differentiated based on the output data sets they send.

Es ist außerdem vorteilhaft, wenn jede KI-Einheit dazu eingerichtet ist, die Eingangsdatensätze und Ausgangsdatensätze miteinander zu vergleichen, wobei insbesondere nur die Datensätze bei dem Vergleich berücksichtigt werden, deren Teilnehmer einer gemeinsamen Gruppe angehören. Jede KI-Einheit kann daher den Vergleich beispielsweise ausschließlich für die Gruppe durchführen, zu der der Teilnehmer der KI-Einheit gehört, oder optional zusätzlich für eine oder mehrere weitere Gruppen.It is also advantageous if each AI unit is set up to compare the input data sets and output data sets with one another, with in particular only those data sets being taken into account in the comparison whose participants belong to a common group. Each AI unit can therefore carry out the comparison, for example, exclusively for the group to which the participant of the AI unit belongs, or optionally additionally for one or more other groups.

Die wenigstens eine lernfähige KI-Einheit des Kommunikationssystems kann beispielsweise basierend auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk ausgebildet sein. Das Lernen kann basierend auf einer ART-Architektur (Adaptive Resonance Theory) basieren. Das Lernen findet insbesondere unüberwacht statt. Alternativ hierzu kann auch ein bestärkendes oder verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning) durchgeführt werden. Vorzugsweise findet jedoch ein überwachtes Lernen nicht statt.The at least one adaptive AI unit of the communication system can be designed based on an artificial neural network, for example. The learning may be based on an ART (Adaptive Resonance Theory) architecture. The learning takes place in particular unsupervised. Alternatively, reinforcement learning can also be carried out. However, supervised learning preferably does not take place.

Bei einem Ausführungsbeispiel ist das Kommunikationsnetzwerk als Peer-to-Peer-Netzwerk mit beliebiger Architektur organisiert.In one embodiment, the communication network is organized as a peer-to-peer network with any architecture.

Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand der beigefügten Zeichnungen im Einzelnen erläutert. In den Zeichnungen zeigen:

• 1 eine schematische Prinzipdarstellung eines Kommunikationssystems mit einem Kommunikationsnetzwerk, über das mehrere Teilnehmer kommunikationsverbunden sind,
• 2 eine stark schematisierte Prinzipdarstellung eines Teilnehmers des Kommunikationssystems aus 1 und
• 3 eine schematische Darstellung zum Vergleich von Datensätzen und zur Bildung eines von einem Teilnehmer gesendeten Ausgangsdatensatz.

Advantageous configurations of the invention result from the dependent claims, the description and the drawings. Exemplary embodiments of the invention are explained in detail below with reference to the attached drawings. In the drawings show:

• 1 a schematic basic representation of a communication system with a communication network via which several participants are connected for communication,
• 2 a highly schematized basic representation of a participant of the communication system 1 and
• 3 a schematic representation of the comparison of data sets and the formation of an output data set sent by a participant.

In 1 ist eine schematische Prinzipdarstellung eines Kommunikationssystems 10. Das Kommunikationssystem 10 weist ein Kommunikationsnetzwerk 11 auf, an das mehrere Teilnehmer 12 angeschlossen sind. Die Teilnehmer 12 können über das Kommunikationsnetzwerk 11 miteinander kommunizieren.In 1 FIG. 1 is a schematic representation of a communication system 10. The Communication system 10 has a communication network 11 to which a number of participants 12 are connected. The participants 12 can communicate with one another via the communication network 11 .

Das Kommunikationsnetzwerk 11 kann abweichend von der dargestellten Bus-Architektur auch jede beliebige andere Architektur bzw. Topologie aufweisen. Die Anzahl der Teilnehmer 12 kann variieren und größer oder kleiner sein als die lediglich beispielhaft dargestellte Anzahl von Teilnehmern 12 in 1. Die Kommunikation kann drahtgebunden und/oder drahtlos erfolgen. Das Kommunikationsnetzwerk 11 kann ein LAN und/oder WLAN und/oder WAN aufweisen oder sein.Deviating from the bus architecture shown, the communication network 11 can also have any other desired architecture or topology. The number of participants 12 can vary and be larger or smaller than the number of participants 12 shown in FIG 1 . The communication can be wired and/or wireless. The communication network 11 can have or be a LAN and/or WLAN and/or WAN.

Die Teilnehmer 12 bilden beispielsgemäß Netzwerkelemente. Sie sind beim Ausführungsbeispiel adressierbar und kommunizieren protokollgesteuert miteinander. Das Kommunikationssystem bzw. Kommunikationsnetzwerk 11 ist als Peer-to-Peer-Netzwerk ausgestaltet. Alternativ zu diesem Ausführungsbeispiel können auch hierarchische Netzwerkarchitekturen verwendet werden.The participants 12 form network elements, for example. In the exemplary embodiment, they can be addressed and communicate with one another in a protocol-controlled manner. The communication system or communication network 11 is configured as a peer-to-peer network. As an alternative to this exemplary embodiment, hierarchical network architectures can also be used.

Jeder Teilnehmer 12 ist Bestandteil einer Maschine und/oder eines Gerätes, beispielsweise eines Klimageräts, eines Ventilators, eines Wärmetauschers, usw. Dabei können unterschiedliche Arten bzw. Typen von Geräten jeweils einen Teilnehmer 12 bilden und an ein gemeinsames Kommunikationsnetzwerk 11 angeschlossen sein. Lediglich beispielhaft sind in 1 drei unterschiedliche Arten oder Typen von Teilnehmern veranschaulicht: erste Teilnehmer 12a einer ersten Gruppe 13, zweite Teilnehmer 12b einer zweiten Gruppe 14 und dritte Teilnehmer 12c einer dritten Gruppe 15. Die Teilnehmer 12a bzw. 12b bzw. 12c einer gemeinsamen Gruppe 13 bzw. 14 bzw. 15 sind jeweils Teilnehmer oder Geräte des gleichen oder eines ausreichend ähnlichen Typs. Die Anzahl der Teilnehmer 12 pro Gruppe 13, 14, 15 und die Anzahl der Gruppen 13, 14, 15 kann variieren und von der lediglich beispielhaften Darstellung in 1 abweichen.Each subscriber 12 is part of a machine and/or a device, for example an air conditioner, a fan, a heat exchanger, etc. Different types or types of devices can each form a subscriber 12 and be connected to a common communication network 11 . Only examples are in 1 three different kinds or types of participants illustrated: first participants 12a of a first group 13, second participants 12b of a second group 14 and third participants 12c of a third group 15. The participants 12a or 12b or 12c of a common group 13 or 14 or 15 are each participants or devices of the same or a sufficiently similar type. The number of participants 12 per group 13, 14, 15 and the number of groups 13, 14, 15 can vary and can vary from the merely exemplary representation in 1 differ.

Jeder Teilnehmer 12 ist dazu eingerichtet, über das Kommunikationsnetzwerk 11 Eingangsdatensätze E von einem oder mehreren anderen Teilnehmern 12 zu empfangen und Ausgangsdatensätze A an einen oder mehrere weitere Teilnehmer 12 zu senden.Each participant 12 is set up to receive input data records E from one or more other participants 12 via the communication network 11 and to send output data records A to one or more further participants 12 .

Wie es schematisch in 2 dargestellt ist, hat jeder Teilnehmer 12 eine lernfähige KI-Einheit 20 und beispielsgemäß einen Speicher 21. In dem Speicher 21 können empfangene Eingangsdatensätze E und gesendete bzw. zum Senden vorgesehene Ausgangsdatensätze A zumindest temporär abgespeichert werden. Die KI-Einheit 20 kann auf den Speicher 21 zugreifen.As it is schematic in 2 is shown, each participant 12 has an adaptive AI unit 20 and, for example, a memory 21. In the memory 21, input data sets E received and output data sets A sent or intended for sending can be stored at least temporarily. The AI unit 20 can access the storage 21 .

Während des Betriebs des Kommunikationssystems 10 findet in jedem Teilnehmer 12 durch die lernfähige KI-Einheit 20 ein fortgesetztes Lernen statt. Der Begriff „KI“ steht für „Künstliche Intelligenz“ und soll so verstanden werden, dass die KI-Einheit dazu eingerichtet ist, aus verfügbaren Datensätzen (Eingangsdatensätze E und/oder Ausgangsdatensätze A) selbsttätig zu lernen. Beispielsweise kann die KI-Einheit hierfür ein künstliches neuronales Netz aufweisen. Sie kann eine Struktur zum tiefen Lernen (Deep-Learning) aufweisen.During the operation of the communication system 10 , continuous learning takes place in each subscriber 12 through the adaptive AI unit 20 . The term "AI" stands for "artificial intelligence" and should be understood in such a way that the AI unit is set up to learn automatically from available data sets (input data sets E and/or output data sets A). For example, the AI unit can have an artificial neural network for this purpose. It may have a deep learning structure.

Vorzugsweise ist jede KI-Einheit 20 dazu eingerichtet, unüberwacht zu lernen. Alternativ hierzu kann auch ein bestärkendes Lernen oder ein überwachtes Lernen durchgeführt werden. Die Struktur der lernfähigen KI-Einheit 20 kann beispielsweise basierend auf der ART-Architektur (Adaptive Resonance Theory) ausgebildet sein. Andere Lernstrukturen sind ebenfalls einsetzbar.Each AI unit 20 is preferably set up to learn unsupervised. Alternatively, reinforcement learning or supervised learning can also be performed. The structure of the adaptive AI unit 20 can be based on the ART (Adaptive Resonance Theory) architecture, for example. Other learning structures can also be used.

Jede KI-Einheit 20 ist dazu eingerichtet, die empfangenen Eingangsdatensätze E, die gesendeten Ausgangsdatensätze A und die zum Senden vorgesehenen Ausgangsdatensätze A miteinander zu vergleichen. Durch das während des Betriebs fortgesetzte Lernen können dadurch übereinstimmende Datensatzteile D (3) identifiziert werden. Jeder Eingangsdatensatz E und/oder jeder Ausgangsdatensatz A kann die übereinstimmenden Datensatzteile D aufweisen.Each AI unit 20 is set up to compare the received input data sets E, the sent output data sets A and the output data sets A intended for sending with one another. As a result of the continued learning during operation, corresponding data set parts D ( 3 ) be identified. Each input data set E and/or each output data set A can have the corresponding data set parts D.

Um das über das Kommunikationsnetzwerk 11 basierend auf einem Kommunikationsprotokoll zu übertragende Datenvolumen und mithin die erforderliche Bandbreite zu reduzieren, ist jede KI-Einheit 20 dazu eingerichtet, die Ausgangsdatensätze A ohne die übereinstimmenden Datensatzteile D zu senden, wie es schematisch in 3 veranschaulicht ist. Dadurch können die gesendeten Ausgangsdatensätze A auf die Daten beschränkt werden, die variieren bzw. im Rahmen des Lernens nicht oder noch nicht den übereinstimmenden Datensatzteilen D zugeordnet wurden.In order to reduce the data volume to be transmitted via the communication network 11 based on a communication protocol and thus the required bandwidth, each AI unit 20 is set up to send the output data records A without the matching data record parts D, as is shown schematically in 3 is illustrated. As a result, the output data records A that are sent can be restricted to the data that vary or that have not or not yet been assigned to the matching data record parts D during the learning process.

Es kann beispielsweise eine Mindestdatenmenge (z.B. Mindestanzahl an unabhängigen Datensätzen) an verfügbaren Datensätzen E, A festgelegt werden, um mit ausreichender Sicherheit und Genauigkeit übereinstimmende Datensatzteile D zu identifizieren. Die KI-Einheiten 20 können dazu eingerichtet sein, übereinstimmende Datensatzteile D erst dann zu identifizieren und die Ausgangsdatensätze A ohne die übereinstimmenden Datensatzteile D zu senden, wenn diese Mindestdatenmenge verfügbar ist. Dadurch wird sichergestellt, dass von anderen Teilnehmern 12 benötigte relevante Daten nicht übermittelt werden.For example, a minimum amount of data (eg minimum number of independent data sets) of available data sets E, A can be specified in order to identify matching data set parts D with sufficient certainty and accuracy. The AI units 20 can be set up to only then identify matching data set parts D and to send the output data sets A without the matching data set parts D when this minimum amount of data is available. This will ensure that from other participants 12 required relevant data are not transmitted.

Bei der erfindungsgemäßen Kommunikation ist es nicht erforderlich, von vornherein Teilnehmer bzw. Datensätze zu klassifizieren und zu unterscheiden. Die KI-Einheiten 20 lernen selbsttätig während des Betriebs. Es spielt dabei keine Rolle, ob die übereinstimmenden Datensatzteile D unveränderliche Daten oder sich zumindest während eines Zeitraums nicht ändernde Daten enthalten. Die übereinstimmenden Datensatzteile können somit statisch oder quasistatisch sein. Sie können beispielsweise Sollwerte und/oder Schwellenwerte und/oder andere beliebige Steuerungsdaten oder Regelungsdaten enthalten.In the communication according to the invention, it is not necessary to classify and distinguish participants or data sets from the outset. The AI units 20 learn automatically during operation. It does not matter whether the matching data set parts D contain unchangeable data or data that does not change at least during a period of time. The matching data set parts can thus be static or quasi-static. For example, they can contain target values and/or threshold values and/or any other control data or regulation data.

Jede KI-Einheit 20 und mithin jeder Teilnehmer 12 ist dazu eingerichtet, anhand der empfangenen Eingangsdatensätze E zu erkennen, ob der Teilnehmer 12, der den betreffenden Eingangsdatensatz E gesendet hat, derselben Gruppe angehört, wie der Teilnehmer 12, der den Eingangsdatensatz E empfangen hat oder nicht. Hierzu können die Datenstruktur und/oder Inhalte von bestimmten Datenfeldern ausgewertet werden. Da der Teilnehmer 12 die Datenstruktur und den Inhalt bestimmter Datenfelder kennt, die er selbst für das Erzeugen von Ausgangsdatensätzen A verwendet, kann durch Vergleich die Zugehörigkeit zu derselben Gruppe 13 oder 14, oder 15 ermittelt werden. Dadurch lassen sich die Teilnehmer 12 des Kommunikationssystems 10 sozusagen automatisch gruppieren.Each AI unit 20 and therefore each participant 12 is set up to use the received input data records E to recognize whether the participant 12 who sent the relevant input data record E belongs to the same group as the participant 12 who received the input data record E or not. For this purpose, the data structure and/or content of certain data fields can be evaluated. Since the subscriber 12 knows the data structure and the content of certain data fields, which he himself uses for generating output data sets A, membership in the same group 13 or 14 or 15 can be determined by comparison. This allows the participants 12 of the communication system 10 to be grouped automatically, so to speak.

Die Auswertung von Eingangsdatensätzen E, die ein Teilnehmer 12 empfängt, um übereinstimmende Datensatzteile D zu identifizieren, kann auf die Gruppe 13 oder 14 oder 15 beschränkt werden, der der Teilnehmer 12 selbst angehört. Eingangsdatensätze E von Teilnehmern 12 anderer Gruppen können dabei unberücksichtigt bleiben.The evaluation of input data sets E, which a participant 12 receives in order to identify matching data set parts D, can be limited to the group 13 or 14 or 15 to which the participant 12 himself belongs. Input data records E from participants 12 in other groups can be ignored.

Die Erfindung betrifft ein Kommunikationssystem 10 sowie ein Verfahren zur Kommunikation zwischen mehreren Teilnehmern 12 des Kommunikationssystems 10. Jeder Teilnehmer 12 hat eine KI-Einheit 20 und ist dazu eingerichtet, Eingangsdatensätze E zu empfangen und Ausgangsdatensätze A zu senden. Die Eingangsdatensätze E und/oder die gesendeten oder zu sendenden Ausgangsdatensätze A werden verwendet, um übereinstimmende Datensatzteile D in den Eingangsdatensätzen E und/oder Ausgangsdatensätzen A zu identifizieren. Wurden solche übereinstimmenden Datensatzteile D erkannt, werden diese beim Senden von Ausgangsdatensätzen A nicht mitgesendet. Der gesendete Ausgangsdatensatz A enthält lediglich den verbleibenden Teil von notwendigen und veränderlichen Daten ohne die übereinstimmenden Datensatzteile D. Die übereinstimmenden Datensatzteile D können beispielsweise vor dem Senden aus einem zum Senden vorgesehenen Ausgangsdatensatz A entfernt werden.The invention relates to a communication system 10 and a method for communication between a plurality of participants 12 of the communication system 10. Each participant 12 has an AI unit 20 and is set up to receive input data sets E and to send output data sets A. The input data sets E and/or the output data sets A that have been sent or are to be sent are used to identify matching data set parts D in the input data sets E and/or output data sets A. If such matching data set parts D were recognized, these are not sent when the output data sets A are sent. The sent output data set A contains only the remaining part of necessary and variable data without the matching data set parts D. The matching data set parts D can be removed from an output data set A intended for sending before sending, for example.

BezugszeichenlisteReference List

1010

Kommunikationssystemcommunication system

1111

Kommunikationsnetzwerkcommunication network

1212

TeilnehmerParticipant

12a12a

erster Teilnehmerfirst participant

12b12b

zweiter Teilnehmersecond participant

12c12c

dritter Teilnehmerthird participant

1313

erste Gruppefirst group

1414

zweite Gruppesecond group

1515

dritte Gruppe third group

2020

KI-EinheitAI unit

2121

Speicher Storage

AA

Ausgangsdatensatzoutput record

DD

übereinstimmende Datensatzteilematching record parts

EE

Eingangsdatensatzinput record

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturPatent Literature Cited

• DE 102018109252 A1 [0002]DE 102018109252 A1 [0002]

Claims (9)

Kommunikationssystem (10) aufweisend mehrere Teilnehmer (12) und ein Kommunikationsnetzwerk (11), mittels dem die Teilnehmer (12) kommunikationsverbunden sind, wobei mehrere oder alle Teilnehmer (12) jeweils eine lernfähige KI-Einheit (20) aufweisen, die dazu eingerichtet ist, die von wenigstens einem anderen Teilnehmer (12) empfangenen Eingangsdatensätze (E) und/oder bereits übermittelte oder zu übermittelnde Ausgangsdatensätze (A) miteinander zu vergleichen, um durch Lernen während des Betriebs des Kommunikationssystems (10) übereinstimmende Datensatzteile (D) in den Eingangsdatensätzen (E) und/oder den Ausgangsdatensätzen (A) zu identifizieren, wobei jede KI-Einheit (20) außerdem dazu eingerichtet ist, die zu übermittelnden Ausgangsdatensätze (A) derart anzupassen, dass die identifizierten übereinstimmenden Datensatzteile (D) nicht enthalten sind.Communication system (10) having a plurality of participants (12) and a communication network (11) by means of which the participants (12) are communicatively connected, wherein several or all participants (12) each have an adaptive AI unit (20) which is set up to process the input data sets (E) received from at least one other participant (12) and/or output data sets (A) that have already been transmitted or are to be transmitted to be compared with each other in order to identify matching data set parts (D) in the input data sets (E) and/or the output data sets (A) by learning during operation of the communication system (10), each AI unit (20) also being set up to adapt the output data sets (A) to be transmitted in such a way that the identified matching data set parts (D) are not included. Kommunikationssystem nach Anspruch 1, wobei es sich bei den übereinstimmenden Datensatzteilen (D) um sich während des Betriebs statische oder quasistatische Daten handelt.communication system claim 1 , where the matching data set parts (D) are static or quasi-static data during operation. Kommunikationssystem nach Anspruch 1 oder 2, wobei jede KI-Einheit (20) außerdem dazu eingerichtet ist, einen der Eingangsdatensätze (E) zu analysieren und den Teilnehmer (12), der den Eingangsdatensatz (E) gesendet hat, basierend auf dem Analyseergebnis des Eingangsdatensatzes (E) wenigstens einer Gruppe (13, 14, 15) zuzuordnen.communication system claim 1 or 2 , wherein each AI unit (20) is also set up to analyze one of the input data sets (E) and the participant (12) who sent the input data set (E) based on the analysis result of the input data set (E) of at least one group (13, 14, 15). Kommunikationssystem nach Anspruch 3, wobei jede KI-Einheit (20) außerdem dazu eingerichtet ist, einen der Eingangsdatensätze (E) zu analysieren und festzustellen, ob der Teilnehmer (12), der den Eingangsdatensatz (E) übermittelt hat, zu derselben Gruppe (13, 14, 15) gehört wie der die KI-Einheit (20) aufweisende Teilnehmer (12) .communication system claim 3 , wherein each AI unit (20) is also set up to analyze one of the input data sets (E) and to determine whether the participant (12) who transmitted the input data set (E) belongs to the same group (13, 14, 15 ) belongs to the participant (12) having the AI unit (20). Kommunikationssystem nach Anspruch 3 oder 4, wobei jede KI-Einheit (20) außerdem dazu eingerichtet ist, einen Vergleich der Eingangsdatensätze (E) und Ausgangsdatensätze (A) miteinander zur Identifikation von übereinstimmenden Datensatzteilen (D) für eine Gruppe (13 oder 14 oder 15) oder mehrere der Gruppen (13, 14, 15) jeweils separat durchzuführen.communication system claim 3 or 4 , wherein each AI unit (20) is also set up to compare the input data sets (E) and output data sets (A) with one another to identify matching data set parts (D) for a group (13 or 14 or 15) or several of the groups ( 13, 14, 15) to be carried out separately. Kommunikationssystem nach Anspruch 3 oder 4, wobei jede KI-Einheit (20) außerdem dazu eingerichtet ist, einen Vergleich der Eingangsdatensätze (E) und den Ausgangsdatensätze (A) miteinander zur Identifikation von übereinstimmenden Datensatzteilen (D) nur für die Gruppe (13 oder 14 oder 15) durchzuführen, zu der der Teilnehmer (12) der jeweiligen KI-Einheit (20) gehört.communication system claim 3 or 4 , each AI unit (20) also being set up to compare the input data sets (E) and the output data sets (A) with one another to identify matching data set parts (D) only for the group (13 or 14 or 15). which the participant (12) belongs to the respective AI unit (20). Kommunikationssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei jede KI-Einheit (20) außerdem dazu eingerichtet ist, unüberwacht zu lernen.Communication system according to one of the preceding claims, wherein each AI unit (20) is also arranged to learn unsupervised. Kommunikationssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Kommunikationsnetzwerk (11) als Peer-to-Peer-Netzwerk organisiert ist.Communication system according to one of the preceding claims, wherein the communication network (11) is organized as a peer-to-peer network. Verfahren zur Kommunikation zwischen Teilnehmern (12) eines Kommunikationssystems (10) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst: - Empfangen von Eingangsdatensätzen (E), die von wenigstens einem anderen Teilnehmer (12) über das Kommunikationsnetzwerk (11) übermittelt wurden, - Vergleichen der empfangenen Eingangsdatensätze (E) und/oder bereits übermittelten oder zu übermittelnden Ausgangsdatensätze (A) miteinander, um durch Lernen während des Betriebs des Kommunikationssystems (10) in den Eingangsdatensätzen (E) und den Ausgangsdatensätzen (A) übereinstimmende Datensatzteile (D) zu identifizieren, - Senden der zu übermittelnden Ausgangsdatensätze (A) ohne die identifizierten übereinstimmenden Datensatzteile (D).Method for communication between participants (12) of a communication system (10) according to one of the preceding claims, the method comprising the following steps: - receiving input data records (E) that were transmitted by at least one other participant (12) via the communication network (11), - Comparing the received input data sets (E) and/or output data sets (A) that have already been transmitted or are to be transmitted with one another in order to obtain matching data set parts (D) by learning during operation of the communication system (10) in the input data sets (E) and the output data sets (A). to identify, - Sending the original data sets (A) to be transmitted without the identified matching data set parts (D).

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