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 | Synchronisation von smarten Sensor-Aktor-Netzwerken für intelligente und effiziente Wasserversorgungssysteme - Wissenschaftleraustausch |
| Kurzname | SyncWater |
| Kurzbeschreibung | Zur Verbesserung dieser Situation werden in dem beantragten Projekt die Einsatzmöglichkeiten lokaler Netzwerktechnologien, wie z.B. Wireless LAN (IEEE802.11 ) evaluiert und so weiter entwickelt und optimiert, dass diese sowohl für die Durchführung zeitlich synchronisierter Aktivitäten räumlich benachbarter Systeme als auch für die übergreifende Bedienung und Verwaltung von räumlich verteilten Sensor- und Aktorsystemen eingesetzt werden können. Insbesondere werden die verschiedenen Elemente eines Kommunikationssystems konzipiert und bereitgestellt, die auf dem zukunftsweisenden Ansatz des Time Sensitive Networking (TSN) basieren, der bislang jedoch nur für drahtgebundene Ethernet-Netzwerke existiert. Hierzu wird TSN auf Wireless TSN (WTSN) erweitert, um auch die letzte (drahtlose) Meile zwischen Access Point (AP) und Geräte (Mobile Terminal, MT) durchgängig anzubinden. Neben der Bereitstellung der Hardware werden hierfür vor allem die notwendigen Protokollstapel konzipiert, implementiert und evaluiert. |
| Jahr der Einwerbung | 2020 |
| Laufzeit Beginn | 01.05.2020 |
| Laufzeit Ende | 30.06.2021 |
| Projektleitung | Sikora, Axel, Prof. Dr. |
| Fakultät | EMI |
| Institut | ivESK |