Embedded Systems

Prof. Dr. Oliver Bringmann

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Prof. Dr. Oliver Bringmann
University of Tübingen
Dpt. of Computer Science
Embedded Systems
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72076 Tübingen
Germany

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Prof. Dr. Oliver Bringmann is directing the Chair for Embedded Systems and is serving as head of the department of computer science. He studied computer science at the University of Karlsruhe (KIT) and received the doctoral degree (PhD) in computer science from the University of Tübingen in 2001. Until April 2012 he was division manager of the research division Intelligent Systems and Production Engineering (ISPE) and member of the management board at FZI Karlsruhe.

The Chair for Embedded Systems addresses design, analysis, and verification of distributed embedded systems and systems-on-chip as well as their application in the automotive, avionics, internet of things (IoT) and the medical domain. The trend towards autonomous systems in various application domains accompanied with the increasing demand for safety and security enforces the need for efficient stress tests under varying environmental conditions in order to build robust application-specific hardware/software architectures especially in the case of implementing machine-learning applications on embedded devices (edge computing).

The research activities are in the area of design electronic design automation (EDA), embedded system design, technology projection & architectural exploration, timing and power analysis of embedded software, embedded AI architectures, hardware-enhanced security, and robust perception.

Research Interests

  • Embedded software systems
    • Analysis of performance, power and energy demand
    • Generation of timing/power predictable software
    • Hardware/software evaluation for technical feasibility assessment
  • Architectural design – from system-level to tape-out
    • Energy-efficient AI architectures (“Edge AI”)
    • Architectural exploration & technology projection
    • Hardware-enhanced security architectures
  • AI system hardware/software codesign
    • Generation of application-specific ML accelerators
    • Resource and energy efficient machine learning
    • Hardware-specific optimization of artificial neural networks
  • Robust perception in cyber-physical systems
    • Modeling and simulation of environment conditions
    • Sensor (video, radar) and communication models
    • Robust learning with respect to varying environmental conditions

Publications

Research projects

Teaching

Advanced Topics in Embedded Systems Summer 2014 Summer 2015 Summer 2016 Summer 2017 Summer 2018 Summer 2019
Anwendungen der Multimediatechnik Summer 2012 Summer 2013 Summer 2015
Basispraktikum: Technische Informatik Winter 2019 Summer 2020 Winter 2020 Summer 2021 Winter 2021
Efficient Machine Learning in Hardware Summer 2021 Summer 2022 Summer 2023 Summer 2024
Einführung in die Technische Informatik Winter 2013 Winter 2015 Winter 2017 Winter 2019
Entwurf und Synthese Eingebetteter Systeme Summer 2013 Summer 2014 Summer 2015 Summer 2017 Summer 2018 Summer 2019 Summer 2020 Summer 2021 Summer 2022 Summer 2023
Forschungsprojekt: AB Eingebettete Systeme Winter 2016 Winter 2017 Summer 2019 Winter 2019 Winter 2021 Winter 2022
Grundlagen der Multimediatechnik Winter 2012 Winter 2014 Winter 2015 Winter 2016 Winter 2017 Winter 2018
Grundlagen der Rechnerarchitektur Winter 2012 Winter 2013 Winter 2014 Winter 2015 Winter 2016 Winter 2017 Winter 2018 Winter 2019 Winter 2021 Summer 2023 Summer 2024
Modellierung und Analyse von Eingebetteten Systemen Winter 2012 Winter 2013 Winter 2014 Winter 2015 Winter 2016 Winter 2017 Winter 2018 Winter 2019 Winter 2021 Winter 2022 Winter 2023
Moderne Architekturen Eingebetteter Systeme Summer 2017 Winter 2018 Winter 2019 Winter 2020
Parallele Rechnerarchitekturen Summer 2012 Summer 2013 Summer 2014 Summer 2015 Summer 2016 Summer 2017 Summer 2018 Summer 2019 Summer 2020 Summer 2021 Winter 2022 Winter 2023
Praktikum: Grundlagen der Multimediatechnik Winter 2013 Winter 2014 Winter 2015 Winter 2016 Winter 2017 Winter 2018
Programmierprojekt: AWESOME - Adhoc Wireless Decision System Summer 2018
Programmierprojekt: Blockchain-based Wireless Decision System Summer 2019
Programmierprojekt: Carmaker Summer 2014
Programmierprojekt: Kunterbunter Hund Summer 2013
Programmierprojekt: Kunterbunter Hund 2.0 Summer 2014
Programmierprojekt: Kunterbunter Hund 3.0 Summer 2015
Programmierprojekt: Kunterbunter Hund IDE Summer 2014
Programmierprojekt: Smart IoT – Von der Idee bis zur Anwendung Summer 2021
Programmierprojekt: Toy Prozessor 2 Summer 2022
Programming Ultra Low Power Architectures Summer 2022 Summer 2023 Summer 2024
Proseminar: Moderne Architekturen Eingebetteter Systeme Winter 2021 Winter 2022 Winter 2023
Safety und Security in Eingebetteten System und autonomen Fahrzeugen Winter 2016
Seminar: Eingebettete Systeme Winter 2014 Winter 2015 Summer 2016 Summer 2017 Summer 2018 Summer 2019 Summer 2020 Summer 2021 Summer 2022 Summer 2023
Seminar: Embedded Systems Summer 2024
Softwarequalität in Theorie und Praxis Winter 2015
Teamprojekt: Interaktiver Rechnerarchitektursimulator Summer 2023
Teamprojekt: Sprachverarbeitung auf einer IoT-Plattform Summer 2019 Summer 2020
Technische Informatik 1: Digitaltechnik Winter 2021 Winter 2023
Technische Informatik 3 - Praktikum Mikrocomputer Summer 2022 Winter 2022 Summer 2023 Winter 2023 Summer 2024
Toy Processor Summer 2015

Thesis Topics

News

M/EDGE - Secure Low Power Medical Edge Computing

M/EDGE is a new BMBF-funded project at the Department of Computer Science at the University of Tübingen that aims to develop and prototype an electronics platform for highly integrated medical edge intelligence for multi-sensor capsule endoscopy and neuroimplants.

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MANNHEIM-FlexKI - Flexibles KI-Deployment und KI-Plattformen für eingebettete, automotive Anwendungen

MANNHEIM-FlexKI ist ein neues BMBF-Projekt in der Informatik der Universität Tübingen, das darauf abzielt, die Hardware-Abhängigkeit aktueller Entwicklungsprozess für KI-Anwendungen zu durchbrechen und einen offenen Referenz-Ansatz für das Deployment von KI- und DSP-Anwendungen zu erforschen.

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Hardware Accelerator and Neural Network Co-Optimization for Ultra-Low-Power Audio Processing Devices

The paper “Hardware Accelerator and Neural Network Co-Optimization for Ultra-Low-Power Audio Processing Devices” has been accepted at the 25th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD), pages 1-8, 2022. Keywords: Machine Learning, Neural Networks, AutoML, Neural Architecture Search

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SEQUOIA – Software Engineering industrieller, hybrider Quantenanwendungen und -algorithmen

Im Projekt SEQUOIA werden neue Methoden, Werkzeuge und Vorgehensweisen für das Quantencomputing erforscht, um die industrielle Nutzung in verschiedenen Anwendungsbereichen zu ermöglichen, beispielsweise in der Fertigung, Entwicklung oder Logistik.

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Scale4Edge - Skalierbare Infrastruktur für Edge-Computing

Neues BMBF-Projekt in der Informatik der Universität Tübingen zur Entwicklung und Bereitstellung eines Ökosystems für eine skalierbare und flexibel erweiterbare Edge-Computing-Plattform basierend auf der freien RISC-V-Instruktionssatzarchitektur.

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Information on the online events in the summer semester 2020

The Chair of Embedded Systems will continue to offer lectures and other courses in the summer semester 2020.

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New Website

The Embedded Systems Group has now moved to this new Website.
See the TI Homepage for the pages of the Chair for Computer Engineering.

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DFG SPP 1835: RESIST arrives in phase two

The second phase of the DFG SPP 1835 CoInCar started – and we return with our follow-up project RESIST II.

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THINGS2DO - FDSOI wird zum Schlüssel für die europäische Industrie

Die Mikroelektronik ist der Motor der Digitalisierung. Konkurrenzfähige Industrieprodukte benötigen hochintegrierte, energieeffiziente und intelligente Halbleiterkomponenten. Die Innovationsraten sind hier am höchsten. Das Industrieland Deutschland braucht diese Mikroelektronikprodukte in besonderem Maß, denn nur wenn die kritische Mikroelektronik beherrscht wird, können auch weiterhin in Deutschland Premium-Industrie-Produkte entstehen, die führend in der Welt sind. Das betrifft in besonderem Maß das Automobil, aber auch alle Produkte des Maschinenbaus, des Industrieanlagenbaus, der Energietechnik und der Medizintechnik.

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SecureEnergyProsumer - Sichere Kommunikation in Smart Grids mit Prosumern in einem dezentralen regenerativen Energiesystem

Neues Smart Grid Forschungsprojekt am Lehrstuhl für Eingebettete Systeme der Universität Tübingen.

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GENIAL! - Gemeinsame Elektronik-Roadmap für Innovationen der automobilen Wertschöpfungskette

Neues BMBF-Projekt in der Informatik der Universität Tübingen zur Erstellung einer automotive Innovations-Roadmap. BMBF und Industrie fördern Vorhaben mit insgesamt 19,6 Millionen Euro.

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SATiSFy - Frühzeitige Validierung von Safety- und Security-Anforderungen in autonomen Fahrzeugen

Neues Forschungsprojekt zur frühzeitigen Verifikation von Hardware-basierten Safety- und Security-Maßnahmen am Lehrstuhl für Eingebettete Systeme der Universität Tübingen gestartet.

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COMPACT - Kosten-Effiziente Smart-System Software-Synthese

Neues ITEA3 Forschungsprojekt am Lehrstuhl für Eingebettete Systeme der Universität Tübingen

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CONFIRM - Für effizientere Software in Eingebetteten Systemen

Neues BMBF-Projekt in der Informatik der Universität Tübingen optimiert Firmware in Elektrogeräten. BMBF und Industrie fördern Vorhaben mit rund 300.000 Euro. Mehrere Partner sind in Forschung und Industrie beteiligt.

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