Embedded Systems

Lehrstuhl Eingebettete Systeme

Der Lehrstuhl für Eingebettete Systeme befasst sich mit dem Entwurf, der Analyse und der Verifikation von verteilten Eingebetteten Systemen und Systems-on-Chip und deren Anwendung in den Bereichen Automotive, Luftfahrt, Internet-of-Things (IoT) und der Medizintechnik. Der aktuelle Trend zu autonomen Systemen in unterschiedlichen Anwendungsdomänen und die damit verbundenen steigenden Sicherheitsanforderungen hinsichtlich Safety und Security erfordert die Anwendung effizienter Stresstests unter Einbeziehung realistischer Umgebungsmodelle, um zuverlässige Hardware/Software-Implementierungen auch unter Einsatz maschineller Lernverfahren anwendungsspezifisch optimieren zu können. Die Arbeiten in den Bereichen eingebettete KI-Architekturen und robuste Wahrnehmung finden unter anderem in Kooperation mit der Cyber Valley Initiative statt.

Eingebettete Softwaresysteme

  • Analyse und Optimierung von Performanz, Power und Energiebedarf
  • Generierung Timing/Power-vorhersagbare Software
  • Hardware/Software-Evaluierung zur technischen Machbarkeitsanalyse

Architekturentwurf – von der Systemebene bis zum Tape-Out

  • Energieeffiziente KI-Architekturen („Edge AI“)
  • Architekturbewertung & Technologieprojektion
  • Hardware-gestützte Security-Architekturen

Hardware/Software-Codesign für KI-Systeme

  • Generierung maßgeschneiderter KI-Rechenbeschleuniger
  • Ressourcen- und energieeffizientes Maschinelles Lernen
  • Hardware-spezifische Optimierungen künstlicher neuronaler Netze

Robuste Wahrnehmung in cyber-physischen Systemen

  • Modellierung/Simulation von Umgebungsbedingungen
  • Sensor- (Video, Radar) und Kommunikationsmodelle
  • Robustes maschinelles Lernen unter Umgebungsvariationen