Intelligente Systeme

 

Adaption ist eine Schlüsselkomponente vieler technischer Kontrollsysteme in Maschinen, Endgeräten und Netzwerken. Der Entwurf adaptiver Systeme wird von der klassischen Systemtheorie seit mehr als 50 Jahren intensiv untersucht. Allerdings ist heute mehr als eine einfache Anpassung und Kontrolle erforderlich, um die Herausforderungen in vielen neuen technischen Anwendungen zu bewältigen.

Eine Herausforderung der Gesellschaft im Jahr 2020 ist die Urbanisierung und der Übergang zu einer C02-armen Gesellschaft. Die Infrastruktur in den Städten muss sich ebenfalls zu einem intelligenten System weiterentwickeln. Wegen vieler unabhängig interagierender Teilnehmer (Autos, Fußgänger, öffentliche Verkehrsmittel), kann der Verkehr als zufälliges und nicht-lineares System betrachtet werden. Eine intelligente Verkehrsinfrastruktur sollte in der Lage, die "Zustände" dieses Systems vorherzusagen und gefährliche Situationen durch Unterstützung des Fahrers zu vermeiden oder dadurch die Effizienz des Verkehrs zu verbessern und Staus und Umweltverschmutzung zu reduzieren. Das Zusammenspiel in dieser sehr dynamischen und zufälligen Umgebung erfordert Echtzeit-Remote-Computing und Inferenz-basierte Systeme in verschiedenen Szenarien: von Fahrzeug zu Fahrzeug (V2V), bis hin zu Fahrzeug-Infrastruktur (V2I).

Um die massive Umweltverschmutzung - verursacht durch die wachsende Bevölkerung - zu bekämpfen, wird eine kontinuierliche Beobachtung der Umwelt erforderlich sein. Massive Sensorfelder sind hier notwendig, um kontinuierlich Informationen zu sammeln. Heute ist dieser massive Datenfluss immer noch schwierig zu handhaben. Ferner stehen den Sensoren, durch die technischen Gegebenheiten bei vielen Anwendungen, nur eine sehr beschränkte Hardware zur Verfügung, was zu sehr begrenzten Kommunikationsmöglichkeiten und reduzierter Intelligenz bei jedem Sensor führt. Folglich ist die Erfassung der wichtigsten Informationen mit einem dichten Sensornetzwerk mit sehr einfachen Sensorknoten eine große Herausforderung für die Forschung.

Viele Lösungen für die oben genannten Anwendungsbeispiele basieren auf einer zuverlässigen Schätzung der Zustände nichtlinearer dynamischer Zufallssysteme und das Finden der richtigen Schlüsse. Daraus ergibt sich die entscheide Forschungsfrage in diesem Gebiet: Wie können wir verteilte Systeme robuster und intelligenter zu machen?

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