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Das Ziel des COEVOLVE-Projekts ist es, die Anwendbarkeit von KI und formalen Methoden zur Unterstützung und Beschleunigung der Entwicklung eingebetteter Systeme und zur Verkürzung der Zeit bis zur Markteinführung zu untersuchen. Im Hinblick auf die HW/SW-Koevolution konzentrieren wir uns auf die Optimierung der HW/SW-Schnittstelle, um die Interaktion zwischen der Systemsoftware und der zugrunde liegenden Hardware zu vereinfachen und zu verbessern. Im Hinblick auf die Systemsoftware liegt der Schwerpunkt auf der Generierung von Modellen, Code und Dokumentation, um neue Hardware zu unterstützen (Portabilität), Automobilstandards zu erfüllen und die Korrektheit der Implementierung nachzuweisen und zu erklären. Mehr Informationen
Eingebettete künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einer transformativen Technologie mit einem immensen Potenzial zur Revolutionierung verschiedener Bereiche entwickelt, die von der Robotik und dem Gesundheitswesen bis zur Umweltüberwachung und dem Internet der Dinge reichen. Das Projekt ANT des Doktorandennetzwerks (DN) zielt darauf ab, ein Netzwerk von 15 exzellenten Doktoranden auszubilden, indem die grundlegenden Herausforderungen der eingebetteten KI angegangen werden und die Entwicklung von eingebetteten KI-Systemen und -Anwendungen durch ein innovatives und interdisziplinäres Forschungs- und Ausbildungsprogramm beschleunigt wird. ANT besteht aus vier miteinander verknüpften Arbeitspaketen (WPs), die verschiedene Aspekte der eingebetteten KI umfassen. WP1 befasst sich mit den Herausforderungen bei der Entwicklung von eigenständigen eingebetteten KI-Modellen mit geringem Platzbedarf und unter Berücksichtigung verschiedener Kontexte und sich entwickelnder Umgebungen. WP2 geht über die eigenständige eingebettete KI hinaus und entwickelt innovative verteilte und skalierbare Lernlösungen für heterogene eingebettete KI-Netzwerke unter Energie- und Bandbreitenbeschränkungen. WP3 verbessert die Vertrauenswürdigkeit von eingebetteter KI durch Erklärbarkeit, Robustheit, Sicherheit und Datenschutz. ANT schließt in WP4 mit einer konzertierten Anstrengung zur Übertragung von grundlegenden Forschungsbeiträgen auf industrierelevante Anwendungen in der autonomen Robotik, dem Unterwasser-IoT, der mobilen Gesundheitsfürsorge, und Smart Farming zu übertragen und so die Position Europas auf dem globalen KI-Markt sowohl aus der Perspektive der Talente als auch der Technologie zu stärken. Mehr Informationen
Das Ökosystem Mobilität-Verkehr-Automobilbau wird zu den sichtbarsten gehören, die den Übergang der europäischen Wirtschaft zu einer grünen und digitalen Wirtschaft demonstrieren. Die Automobil- und Mobilitätsbranche ist eine der wichtigsten Industrien in Europa. Der doppelte Wandel, mit dem die europäische Gesellschaft und Wirtschaft konfrontiert ist, wird die Landschaft der Hauptakteure verändern. Dies wird durch starke Verflechtungen zwischen den verschiedenen Akteuren im Ökosystem noch verstärkt - von der automobilen Wertschöpfungskette über den IT-Sektor und verschiedene Anwendungen, neue Energieträger im Transportwesen bis hin zu neuen Anwendungen im Bereich der Dienstleistungen, der Logistik, der Interkonnektivität oder der vernetzten und automatisierten Fahrzeuge. Mehr Informationen
Das Projekt zielt darauf ab, Kompressionstechniken für tiefe neuronale Netze zu verbessern und zu bewerten, indem adaptive, schichtspezifische Faltungsstrategien entwickelt werden, die die Leistung unter Ressourcenbeschränkungen optimieren. Mehr Informationen
Elektronik-basierte Systeme (EBS) setzen sich in Produktion, Infrastruktur und Verkehr immer stärker durch, werden aber nur akzeptiert, wenn Menschen diesen Systemen vertrauen. Verlässlichkeit wird daher zum Eckpfeiler für die gesellschaftliche Akzeptanz Elektronik-basierter Systeme. Die Forschenden im Doktoratsprogramm Dependable ElectroNIc-Based SystEms (DENISE) werden Konzepte, Methoden und anwendungsorientierte Werkzeuge erforschen, um EBS verlässlicher zu machen. Das Projekt vertieft die sehr gute Beziehung zwischen der FH Joanneum und der Technischen Universität Graz durch ein gemeinsames Doktoratsstudium. DENISE schafft einen integrierten Forschungsrahmen über disziplinäre Grenzen hinweg und verknüpft Zuverlässigkeitskonzepte von Sensoren mit vernetzten eingebetteten Geräten. Bestehende Stärken werden ausgebaut, und durch die Bündelung der komplementären Expertise wird DENISE zu nachhaltigen Fortschritten im EBS-Sektor führen. Mehr Information
Das Projekt OPEVA zielt auf Innovationen bei der Zusammenführung von Informationen aus dem Fahrzeug ab, nicht nur von der Batterie, sondern auch von anderen internen Sensoren und Verhaltensweisen, um ein für das einzelne Fahrzeug und seinen Fahrer spezifisches Leistungs- und Verbrauchsmodell zu erstellen (TD1). Es zielt darauf ab, die individuelle Fahrepisode zu optimieren, indem es die von den Back-End-Systemen gesammelten Daten außerhalb des Fahrzeugs wie Straßenzustand, Wetter, Standort und Belegung der Ladestation usw. nutzt (TD2). OPEVA wird außerdem die Herausforderungen angehen, die mit der Kommunikation zwischen dem Fahrzeug und der Infrastruktur verbunden sind, um Daten von den Back-End-Systemen zu sammeln (TD3). Sie zielt auf Innovationen bei der Nutzung von Ladestationen und damit verbundenen Anwendungen ab (TD4). Darüber hinaus soll ein besseres Verständnis dafür erreicht werden, was die Batterie und die sie bildenden Zellen während der realen Nutzung wirklich tun, um ein verbessertes Batteriemanagementsystem zu entwickeln (TD5). TD6 schließlich behandelt die fahrerorientierte menschliche Faktoren zur Optimierung der Nutzung von Elektrofahrzeugen. Die TDs, von den am tiefsten in das Fahrzeug eingebetteten bis hin zur Unterstützung in der Cloud, müssen optimal zusammenarbeiten, um in einem Jahrzehnt ein besseres Niveau an systemischer Optimierung für die persönliche Mobilität zu erreichen, für das bei fossilen Brennstoffen zehn Jahrzehnte benötigt wurden. Andererseits werden wirtschaftliche Faktoren (N-TD1), rechtliche und ethische Aspekte (N-TD2), die Entwicklung des EV durch den Menschen (N-TD3) sowie gesellschaftliche und ökologische Faktoren (N-TD4) in den OPEVA-Methoden für eine höhere Akzeptanz und das Bewusstsein der Gesellschaft für diese Entwicklungen berücksichtigt. Mehr Informationen.
Das Ziel von AICCELERATE ist die Weiterentwicklung und Opitimierung von KI-gestützten Toolchains und Workflows für die Echtzeit-Verarbeitung und Analyse von Daten im Fahrzeug mittels Embedded Edge Systemen. Mehr Informationen
Das Ziel des Projekts ist die Vereinfachung von Workflows im Sicherheitsbereich durch die Implementierung von KI-Modellen, um die Ausführung von Aufgaben im Zusammenhang mit Sicherheitsprozessen zu beschleunigen. Mehr Informationen
Die jüngsten Fortschritte im Bereich der Drahtlos- und Machine-to-Machine-Technologien haben die Entwicklung eingebetteter Systeme hin zu (Mesh-)Netzwerken aus drahtlosen Geräten mit mehreren RF-Schnittstellen, Sensoren, Aktoren, Datenverarbeitung, Entscheidungsfindung und leichtgewichtigen Netzwerkstacks geprägt. Da im nächsten Jahrzehnt Milliarden von vernetzten eingebetteten Systemen miteinander verbunden werden, die die Grundlage für vernetzte Automobilsysteme, intelligente Städte, Gebäude und Stromnetze sowie attraktive Anwendungen in den Bereichen Cyber-Manufacturing, Gesundheitswesen und Präzisionslandwirtschaft bilden, muss unbedingt sichergestellt werden, dass diese Systeme hochgradig sicher sind und während ihrer gesamten Lebensdauer eine robuste und zuverlässige Leistung bieten, so dass sie ihre Aufgabe auch unter rauen Umgebungsbedingungen in der Praxis autonom und zuverlässig erfüllen können. SPIDR² baut auf den bahnbrechenden Ergebnissen auf, die im Rahmen des SPiDR-Projekts zu sicheren drahtlosen Protokollen, Ultrabreitband-Lokalisierung, Kontextbewusstsein und winzigem maschinellem Lernen erzielt wurden, und zielt auf die Entwicklung sicherer, belastbarer und hochleistungsfähiger Lösungen für drahtlos vernetzte eingebettete Systeme ab. Konkret wird das Projekt konkrete und bahnbrechende Forschungsergebnisse in Form von (i) Sichere und widerstandsfähige Lokalisierungssysteme auf der Grundlage von Ultrabreitbandtechnologie, die selbst in rauen RF-Umgebungen eine Genauigkeit im Zentimeterbereich erreichen können. (ii) Innovative sprachbasierte Authentifizierungs- und Sprache-zu-Text-Transkriptionsdienste, die eine effiziente Sprecheridentifizierung und die effektive Übertragung von Sprache über Netze mit geringer Bandbreite ermöglichen. (iii) Stabile und hochleistungsfähige Protokolle auf der Grundlage synchroner Übertragungen für eine zuverlässige drahtlose Kommunikation mit geringer Latenz. More Information
Die Europäische Kommission hat sich das ehrgeizige Ziel gesetzt, den Anteil des Designs und der Produktion elektronischer Komponenten in Europa bis 2030 zu verdoppeln. Als einen wichtigen Beitrag zur Erreichung dieses Ziels konzentrieren sich akademische und industrielle Partner auf die Entwicklung und den Ausbau eines Open-Source-RISC-V-Ökosystems als eine strategische Investition für Europa. Das von der Industrie initiierte TRISTAN-Projekt zielt darauf ab, das europäische RISC-V-Ökosystem zu erweitern, auszubauen und zu industrialisieren, um mit bestehenden kommerziellen Alternativen konkurrieren zu können. Das Projekt zielt darauf ab, die Open-Source-Gemeinschaft zu nutzen, um Produktivität und Qualität zu steigern. Darüber hinaus wird das breit angelegte internationale Konsortium eine große Anzahl von Ingenieuren mit der RISC-V-Technologie vertraut machen, was die Akzeptanz weiter fördern und sicherstellen wird, dass dieses Ökosystem zu einer souveränen europäischen Alternative zu bestehenden Industriestandards wird. Das nationale Konsortium in Österreich leistet einen wesentlichen Beitrag zu TRISTAN und trägt dazu bei, Österreich als "Chip-Schmiede" in Europa zu etablieren. Die Vielfalt der Partner und ihre komplementäre Position in der Wertschöpfungskette gewährleisten einen starken österreichischen Fußabdruck in TRISTAN und eine hohe Wirkung in Bezug auf die Verbreitung und Nutzung der Ergebnisse. Darüber hinaus werden durch die intensive Zusammenarbeit zwischen akademischen und industriellen Partnern die Open-Source-Aspekte ebenso in den Fokus gerückt wie die Verwertungsinteressen der industriellen Partner. Die TUG wird sich auf die Entwicklung von HW/SW-Co-Design-Lösungen (mit industriellen Partnern) für RISC-V ISA „Custom Extensions“ konzentrieren. Die TUG wird Lösungen anbieten, die von der Untersuchung der ISA-Erweiterung über die Simulation und die Analyse der Design Space Exploration bis hin zur Optimierung der Leistung, des Timings und des Energieverbrauchs reichen. Mehr Informationen.
FORSCHUNGSBEREICHE LAUFENDE PROJEKTE
ABGESCHLOSSENE PROJEKTE PUBLIKATIONEN WISSENSCHAFTLICHE VERANSTALTUNGEN