Cyber-Physical Systems

Kompetenzen

Im Forschungsbereich Cyber-Physical Systems legen wir den Fokus auf die Entwicklung fortschrittlicher Verbundsysteme von softwaretechnischen Einheiten mit mechanischen und elektronischen Komponenten, sowie die Optimierung von Sensorsignalverarbeitungsverfahren, die sowohl in der Software- als auch in der Hardwareentwicklung Anwendung finden. Ein wesentlicher Teil unserer Arbeit besteht in der Konzeption und Realisierung von Forschungsdemonstratoren, die innovative Lösungsansätze in der Anwendungspraxis bis hin zur Industrietauglichkeit veranschaulichen. Zugleich arbeiten wir an der Entwicklung von Technologien für intelligente IoT-Geräte, die sich durch eine effiziente Vorverarbeitung von Sensordaten auszeichnen. Diese Technologien sollen zukünftig mit benutzerfreundlichen Entwicklungswerkzeugen ausgestattet werden, um deren Einsatz und Integration in unterschiedlichste Umgebungen zu erleichtern.

Ein weiterer Aspekt unserer Forschungstätigkeit ist die Aufnahme von Sensordaten welche durch  die Erstellung und Nutzung synthetischer Daten unterstützt wird. Diese Vorgehensweise hilft uns, Herausforderungen wie den Mangel an realen Daten oder deren unzureichende Qualität zu überwinden und verbessert dadurch unsere Möglichkeiten, Systeme unter diversen Bedingungen zu testen und zu verfeinern.

Unsere Forschungsaktivitäten umfassen eine Reihe von Kernbereichen:

  •  Das Design und die Realisierung von Demonstratoren, um die Einsatzfähigkeit und Effektivität unserer Forschungsansätze zu demonstrieren.
  • Die Entwicklung effizienter Technologien für die Vorverarbeitung von Sensordaten in intelligenten IoT-Geräten.
  • Fortschritte im Bereich der Sensorik, die eine exakte Datenerfassung und -verarbeitung sicherstellen.
  • Die Integration von IoT-Komponenten zur Förderung der Konnektivität und Kommunikation zwischen unterschiedlichen Geräten und Systemen.
  • Der Einsatz von Edge-AI-Technologien, um eine dezentrale Verarbeitung und Analyse der Daten zu ermöglichen.
  • Die Entwicklung von KI-basierten Verfahren für die Analyse von Sensordaten.
  • Die Optimierung der Sensordatenvorverarbeitung zur Verbesserung der Datenqualität für anschließende Analyseprozesse.
  • Neuerungen in der Sensorsignalverarbeitung durch den Einsatz innovativer Hardware- und Softwarelösungen.
  • Die Erfassung und Generierung von Sensordaten, einschließlich der Nutzung synthetischer Daten, um umfangreiche Test- und Trainingsumgebungen zu ermöglichen.
  • Die Anwendung von Konstruktionskenntnissen, insbesondere im Bereich der CAD-Technologien, zur Entwicklung und Optimierung der physischen Komponenten unserer Systeme, wodurch unsere Fähigkeit zur Erstellung präziser und funktionaler Prototypen weiter gestärkt wird.

Leitung

Kristof Ueding
Kristof Ueding, M. Sc.
Beschäftigter FB Umweltplanung/Umwelttechnik - FR Informatik

Kontakt

+49 6782 17-1963

Standort

Birkenfeld | Gebäude 9925 | Raum 120

Publikationen

2022
  • Urschel, B., Begic Fazlic, L., Morgen, M., Machhamer, M., Dartmann, G. and K. -U. Gollmer, "A Machine Learning Approach for Optimal Ventilation based on Data from CO2 Sensors," 2022 Sensor Data Fusion: Trends, Solutions, Applications (SDF), 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/SDF55338.2022.9931945.
2019
  • G. Dartmann (Hrsg.), H. Song (Hrsg.) A. Schmeink (Hrsg.). Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems. 2019. Paperback ISBN: 9780128166376
  • M. Hauck, R. Machhamer, L. Czenkusch, K. Gollmer, and G. Dartmann. Node and block-based development tools for distributed systems with AI applications. IEEE Access, 7:143109-143119, 2019

Laufende Projekte

Abgeschlossene Projekte

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