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 Entwicklung, und Konfiguration von TSN-basierten User-Plane-Functions für 5G-Campus-Netzwerke
Kurzname Campus5G-TSN
Kurzbeschreibung Im CampusTSN-5G-Projekt werden echtzeitfähige, TSN-basierte 5G-Campus-Netzwerken entwickelt, mit dem Fokus auf bestimmte Aufgabenfelder. So werden die Schnittstellen zwischen TSN und 5G Netzwerken für einen 5G-Core konzipiert, sowie die zugehörigen Systemkomponenten implementiert und die Schnittstellen angebunden. Zusätzlich wird durch die Entwicklung eines professionellen Toolings die Planung, der Aufbau und der Betrieb dieser Campus-Netzwerke mit kundenfreundlichen Benutzerschnittstellen unterstützt. Eine Grundvoraussetzung dieser Tooling-Unterstützung ist die Anbindung der in 5G vorgesehenen TSN-Adaptation Functions (AF) an die zentrale Konfiguration (CNC, CUC). Abschließend werden Labor- und Feldtests aufgebaut und durchgeführt. Für die Feldtests werden beispielhafte Anwendungen in das System integriert, wobei diese Integration so ausgeführt wird, dass die hierbei entstehenden Module und Schnittstellen auch für weitere Anwendungen der Automatisierungstechnik genutzt werden können.
Jahr der Einwerbung 2022
Laufzeit Beginn 01.06.2022
Laufzeit Ende 31.12.2024
Projektleitung Sikora, Axel, Prof. Dr.
Fakultät EMI
Institut ivESK