Sichere, autonome und KI-basierte Systeme

Sichere, autonome und KI-basierte Systeme

Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.

Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).

Titel Distributed EV communication, charge scheduling and consensus based control for EV charging network
Kurzname DAAD Patna Indien DST 2019
Kurzbeschreibung The integration of electric vehicles (EVs) as a smart mode of transportation is continuing to grow, as it can be significantly cleaner than combustion engines, if renewable energy sources are used. Different countries have already developed roadmaps to replace the traditional transportation network (i.e. one that run on petroleum byproducts) with the EV energy network. The EV charging infrastructure commonly comprises EVs, charging stations, distributed energy sources and communication infrastructure. It shall be extended by an IT infrastructure, i.e. an integrated communication system for optimum trade-off between cost, energy consumption, and real-time capability. For this, the application of optimized Low-Power Wide-Area (LPWA) networks shall be envisaged, which shall encompass the whole protocol stack, i.e. from advanced physical layers to highly integrated application layer to allow complete, efficient and flexible system integration.
Jahr der Einwerbung 2019
Laufzeit Beginn 01.06.2019
Laufzeit Ende 31.12.2021
Projektleitung Sikora, Axel, Prof. Dr.
Fakultät EMI
Institut ivESK