Das Projekt CompEAS-HW untersucht die Wechselwirkungen und Synergien zwischen Embedded Automotive Software und Hardware. Dabei sollen wissenschaftliche Methoden genutzt werden, um konkrete Fragestellungen aus der Praxis abzuleiten, tragfähige Lösungen zur systematischen Realisierung zukünftiger Hardware zu entwickeln und die gewonnenen Erkenntnisse in die Partnerfirmen und in etablierte Standards zu überführen. Mehr Informationen

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Methoden und Toolchains, welche das Training und Deployment von KI/MI Modellen für ressourcenbeschränkten eingebetteten Geräten ermöglichen, um zukünftig den Einsatz von zuverlässiger eingebetteter Intelligenz in kognitiven Produkten und Produktionssysteme ermöglichen. Im Rahmen des Projekts sollen die entwickelten Methoden und Toolchains im Kontext ausgewählter „Cognitive wireless sensing“ Case Studies angewandt und demonstriert werden. Mehr Informationen

Das Projekt FLAMENCO (Forward Looking Approaches for Green Mobility Ecosystem Network Collaboration) hat zum Ziel, zukunftsweisende Ansätze und Methoden zu analysieren und zu erproben Ansätze und Methoden zu analysieren und zu erproben, um die Zusammenarbeit an der Kompetenzintelligenz im Automotive-Ökosystem zu ermöglichen und nachhaltig zu gestalten. Mobilitäts-Ökosystem. Es ist die direkte Unterstützung des Pact for Skills, der eine groß angelegte Partnerschaft im Automotive-Mobility Ökosystem - Automotive Skills Alliance. Die Herausforderung besteht darin, die Zusammenarbeit der Partnerschaft pragmatisch und nachhaltig zu gestalten (Outreach auf andere Pact for Skills-Partnerschaften als gute Praxis), so dass sie wertvolle Informationen über die neuen technologischen und gesellschaftlichen Trends liefert, Ausbildungsangebote und -bedürfnisse und andere Ziele im Hinblick auf die Kompetenzerfassung, die zur Um- bzw. Weiterqualifizierung im Rahmen des Ökosystem der europäischen Mobilität. Die Hauptaktivitäten des Projekts sind die Analyse des Sektors in Zusammenarbeit mit den Interessenvertretern im Hinblick auf die Bedürfnisse, Instrumente, Anforderungen und Ziele der sektoralen Zusammenarbeit im Bereich Skills Intelligence mit Hilfe verschiedener Methoden wie Desk Research, Umfragen oder Workshops, die von den Interessengruppen des Sektors validiert. Die Ergebnisse werden in die Methodik, die Methoden und die Modelle für die Zusammenarbeit umgesetzt und eine einheitliche Methodik und ein einheitlicher Ansatz werden werden bereitgestellt und in einzelnen Fokusgruppen weiter getestet und erprobt. Das Projekt wird Empfehlungen und bewährte Verfahren in Form von Fallstudien entwickeln und sie zusammen mit getesteten, häufig aktualisierten und validierten Methoden bereitstellen, die in verschiedenen Pact for Skills-Partnerschaften eingeführt werden sollen. Pact for Skills-Partnerschaften eingeführt und nach Projektende weitergeführt werden sollen. All dies wird von einer starken Partnerschaft mit Hintergrund und Erfahrung mit der Kompetenzagenda, einer Pionierpartnerschaft im Rahmen von Pact for Skills als als vollwertiger Partner, strategische Projekte und die Umsetzung solcher Aktivitäten. Die Verbreitung wird sicherstellen, dass die Auswirkungen des Projekts konsistent sind und auf dem gewünschten Niveau für die gesamte Pact for Skills-Gemeinschaft in Europa ist. 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.

Die Anforderungen an autonome mobilen Roboter in einem Lagerhaus steigen mit der hohen Zunahme der Digitalisierung in der Industrie. Dabei ist es von enormer Bedeutung auch die Entwicklung der mobilen Roboter, auch als Shuttles bezeichnet, voranzutreiben. Als Beispiel kann hier die Effizienz bei der Abarbeitung von Tasks genannt werden. Damit diese Steigerung der Effizienz erzielt werden kann, muss eine gewisse Intelligenz unter den Shuttles bzw. in einem Schwarm von beliebiger Größe eingebracht werden. Die Bandbreite für diese Intelligenz ist breit gefächert und es können verschiedene Aspekte betrachtet werden. Mehr Informationen.

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.