Verlässlichkeit im Internet der Dinge

„Das Internet der Dinge ist keine Zukunftsvision“, sagt Informatiker Kay Römer. „Es ist längst Realität geworden.“ Ein Blick auf den eigenen Körper bestätigt diese Aussage: Der Fitnesstracker misst, wie lange und wie intensiv wir uns jeden Tag bewegen. Das Smartphone als täglicher Begleiter liefert uns nicht nur Antworten auf jegliche Fragen, sondern lotst uns auch effizient von einem Ort zum anderen. Und im Wohnzimmer sorgt das vernetzte Thermostat für ein angenehmes Raumklima. Kleine Computer, die in die Geräte eingebettet sind, machen sie smart, vernetzt, aber auch angreifbar.

Kay Römer macht sich wenig Sorgen um das tägliche Schrittziel, die perfekte Raumtemperatur oder den schnellsten Weg von A nach B. „In Zukunft werden smarte Gegenstände wesentlich kritischere Prozesse steuern.“ Computerchips könnten in Zukunft kritische Gesundheitswerte wie die Funktion des Herzens, den Insulinwert oder den Blutdruck überwachen und im Notfall Hilfe anfordern oder Medikamente verabreichen. Auf der Straße werden autonome Fahrzeuge auf smarte Sensoren angewiesen sein, die ihnen Informationen zu ihrer Geschwindigkeit, ihrer Position auf der Straße und ihrem Abstand zu anderen Verkehrsteilnehmenden liefern. Es ist nicht schwer, sich die Folgen auszumalen, wenn diese Systeme nicht mehr fehler- und unterbrechungsfrei funktionieren.

„Wenn ein Schrittzähler nicht funktioniert, dann ist das im schlimmsten Fall ärgerlich. Wenn aber kritische Prozesse ausfallen, dann kann das schlimme Folgen haben“, erklärt Römer. „Man kann es mit dem Stromnetz vergleichen: Kommt der Strom aus der Steckdose, dann sind alle glücklich. Fällt er aber aus, dann bricht unser gewohntes Leben für einige Zeit zusammen.“

Verlässlichkeit im Internet der Dinge

Vor diesem Hintergrund startete Kay Römer mit einem interdisziplinären Team von neun TU Graz-Wissenschaftern das Projekt „Dependable Internet of Things in Adverse Environments“. Mit dem Ziel, die Stabilität und Sicherheit im Internet der Dinge zu steigern. Finanziert wird das Projekt über die Förderschiene Leadprojekt. Alle zwei Jahre fördert die TU Graz so interdisziplinäre und nachhaltige Grundlagenforschung für drei bis maximal sechs Jahre.

Das Projekt „Dependable Internet of Things in Adverse Environments“ ist das erste an der TU Graz vergebene Leadprojekt. 2017 erhielten zwei weitere Projekt die Sonderförderung: Mechanics, Modeling and Simulation of Aortic Dissection und Porous Materials @ Work

Ab Juli 2019 werden im Projekt „Verlässlichkeit im Internet der Dinge“ neun Stellen für Dissertanden besetzt. Bewerbungen ab sofort.

„Unser Ziel ist es, im Internet der Dinge Garantien einzuführen, wo heute nur Haftungsausschlüsse existieren“, erklärt Römer das übergeordnete Ziel.

Trivial ist die Aufgabe nicht, denn der Arbeitsplatz smarter Gegenstände ist nur selten ein wohltemperiertes Wohnzimmer. Oft sehen sie sich harschen Umwelteinflüssen ausgesetzt: Hitze, Wind, Regen oder Schnee, Störsignale, Hackerangriffe oder physische Beschädigungen sind nur einige der Faktoren, die sich auf ihre Leistung auswirken. Aber ein autonomes Auto sollte auch bei Schneefall und bei schlechter Sicht gleich zuverlässig und unfallfrei fahren, wie es das bei Sonnenschein und wolkenlosem Himmel tut.

Die ersten drei Projektjahre liefern bereits beachtliche Erfolge.

Zuverlässige Lokalisierung

Für viele Anwendungen im Internet der Dinge ist eine präzise Ortsbestimmung notwendig. Gängige Lokalisierungssysteme sind dafür nicht ausreichend geeignet. So braucht das verbreitete GPS zum Beispiel eine Sichtverbindung zu vier Ortungssatelliten und lässt sich von Spiegelungen aus Metalldächern oder Glasfenstern leicht aus dem Konzept bringen. Klaus Witrisal vom Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation und sein Team nutzen im Subprojekt „Dependable Wireless Communication and Localization“ genau diese beiden Einflussfaktoren aus und verwandelten sie in Helferleins: Dem neuen System reicht eine Verbindung zu einem Satelliten (bzw. einem sogenannten Anker in einem Gebäude) und es nutzt die von spiegelnden Oberflächen reflektierten Funksignale zur Verbesserung der Genauigkeit. „Das System ist noch nicht perfekt, aber wir sind der Lösung schon sehr nahe“, so Römer.

Zuverlässiges Rechnen

Damit die in smarte Gegenstände eingebetteten Computer einwandfrei rechnen können, müssen sie vor Hackereinflüssen oder Schadsoftware geschützt werden. Marcel Baunach vom Institut für Technische Informatik entwickelte mit seinem Team im Subprojekt „Dependable Computing“ eine Methode, einen vertrauenswürdigen Programmcode vor einem nicht vertrauenswürdigem Code zu schützen, und zwar auch auf sehr leistungsschwachen Prozessoren, die im Internet der Dinge oft zum Einsatz kommen. Schadprogramme haben damit keine Möglichkeit mehr, smarte Systeme zu beeinflussen. Gleichzeitig untersuchte das Team sogenannte Side Channel Leaks. Also Seitenkanäle, die Hackern vermeintlich banale Informationen wie zum Beispiel über den Stromverbrauch für einen Rechenschritt liefern, die in weiterer Folge einen Angriff ermöglichen können.

Zuverlässige Zusammenarbeit

Gleich zu Beginn des Projekts errichtete Martin Horn am Institut für Regelungs- und Automatisierungstechnik  eine Teststrecke für Modell-LKWs. Hier können die Forschenden ihre Systeme und Theorien direkt an autonom fahrenden Fahrzeugen testen und überprüfen. Die zentrale Frage lautete: Wie kann sichergestellt werden, dass die Fahrzeuge unfallfrei gemeinsam fahren? Anhand gesammelter Fahrmuster erstellten Roderick Bloem vom Institut für Angewandte Informationsverarbeitung und Kommunikationstechnologie und seine Mitarbeiter im Subprojekt „Dependable Composition“ ein Fahrmodell der LKW. Anschließend nutzten sie es, um ein lernendes neuronales Netzwerk derart zu trainieren, dass es gefährliche Situationen vorhersagen und präventiv verhindern kann.

Zuverlässige Steuerung

Die Lenkzentren autonomer Fahrzeuge sind auf Daten angewiesen, die ihnen die vielen Sensoren liefern: Darunter fallen Informationen wie die Geschwindigkeit, Abstände und der Straßenzustand. Um Fahrmanöver zeitgerecht umzusetzen, müssen die Daten schnell und verlustfrei von den Sensoren zum Steuerrechner geschickt werden und der Steuerrechner muss seine Anweisungen ebenso schnell und verlustfrei an die Aktuatoren – also die Teile des Fahrwerks, die die Lenkung ausführen – übermitteln. Problematisch wird es, wenn notwendige Informationen durch die drahtlose Übertragung im Internet der Dinge verzögert oder unvollständig an ihrem Bestimmungsort einlangen. Mit einer Kombination aus Zustandsschätzungs- und Regelungsalgorithmen konnten Martin Horn und sein Team im Subprojekt „Dependable Networked Control“ auch dieses Problem abschwächen.

Was die Zukunft bringt

Auch für die kommenden drei Jahre hat sich das Team viel vorgenommen, wie Kay Römer verrät: „Vor allem die Skalierbarkeit der Systeme ist ein wichtiges Thema, denn das Internet der Dinge ist ein globales Phänomen mit Abermilliarden von Geräten.“ Aus den Erfolgen der ersten Projektjahre ergaben sich neue Forschungsfragen. Vor allem auf den Bereich Artificial Intelligence wollen sich die Forschenden stärker fokussieren. Dafür hat man das Team auch personell erweitert: Neu dabei sind als Key-Researcher Robotik-Experte Gerald Steinbauer vom Institut für Software Technology und mehrere junge Talente als Assoziierte Forscher.

Parallel zur weitergeführten Grundlagenforschung wird sich das Team auch stärker um die Umsetzung der entwickelten Systeme bemühen. Als reale Testumgebungen will man mit dem Testzentrum für autonomes Fahren Alp.lab und der Lernfabrik smartfactory@tugraz zusammenarbeiten. Nach Abschluss der kommenden drei Jahre soll sich das Projekt in ein nachhaltiges Forschungszentrum entwickelt haben, das sich auch in Zukunft um Sicherheit und Zuverlässigkeit im Internet der Dinge bemüht.

Dieses Forschungsgebiet ist im FoE „Information, Communication & Computing“ verankert, einem der fünf Stärkefelder der TU Graz.
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