Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.
Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).
| Titel | Entwicklung von modularen Netzwerkzugriffsmechanismen für Echtzeit-Anwendungen unter Nutzung von TSN und OPC UA (AccessTSN) |
| Kurzname | AccessTSN |
| Kurzbeschreibung | Für die echtzeitfähige Kommunikation zwischen industriellen Automatisierungsgeräten werden heute eine Vielzahl leistungsfähiger aber zueinander inkompatibler Feldbus-Systeme eingesetzt. Mit der laufenden Standardisierung von „Time Sensitive Networking (TSN)“ durch die IEEE stehen jedoch künftig vergleichbare Echtzeitfähigkeiten auch mit Standard-Ethernet zur Verfügung, was erhebliche Einsparungen bei Kosten und Variantenvielfalt verspricht. Ziel des Vorhabens ist es, eine entsprechende Abstraktionsschicht für Echtzeit-Funktionen zukünftiger TSN-Netzwerke zu konzipieren und zu entwickeln, welche die Nutzung von TSN-Mechanismen wie Zeitsynchronisation oder garantierter zyklischer Datenverkehr abstrahiert. Dieses System ermöglicht die effiziente Anbindung eigener Anwendungen an Echtzeitnetzwerke und stellt eine Best-Practice für Schnittstellen und Parameter dar. |
| Jahr der Einwerbung | 2018 |
| Laufzeit Beginn | 01.05.2018 |
| Laufzeit Ende | 31.07.2020 |
| Projektleitung | Sikora, Axel, Prof. Dr. |
| Fakultät | EMI |
| Institut | ivESK |