Laufende Forschungsprojekte
AiF-Forschungsprojekt TrustedIoT (2022 - 2024)
Trusted Computing Architekturen für IoT-Geräte
Dieses Projekt konzentriert sich auf Hardware-Sicherheitsaspekte für die Realisierung von Trusted Computing in industriellen Internet-of-Things-Geräten (IIoT). Das Projekt wird bestehende Lösungen untersuchen und vergleichen, wobei kommerziell verfügbare Module und in der Wissenschaft vorgeschlagene Architekturen berücksichtigt werden. Die Mängel dieser Lösungen für ressourcenbeschränkte IoT-Geräte werden identifiziert, und es wird ein Bottom-up-Ansatz für den Aufbau einer Trusted-Computing-Architektur (d. h. einer hybriden Architektur) angewendet, die diese Mängel überwindet. Die Ergebnisse werden anhand von fünf Anwendungsfällen demonstriert, die sich auf folgende Bereiche konzentrieren: Umweltsensorik, industrielles IoT, unbemannte Luftfahrzeuge, mobile und kooperative Roboter.
Unser Beitrag untersucht die Sicherheitsanforderungen von FPGA-basierten IoT-Systemen, die stromsparende und dennoch effiziente Lösungen erfordern. Wir werden eine sichere und flexible FPGA-Lösung mit sehr geringem Stromverbrauch realisieren und sie für einen mobilen Roboter-Anwendungsfall evaluieren.
TrustedIoT wird von der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen "Otto von Guericke" e. V. (AiF) als Teil eines transnationalen CORNET-Gesamtprojekts gefördert. Zu den Aktionspartnern im Konsortium gehören: Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI), Vrije Universiteit Brussel, Katholieke Universiteit Leuven, Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg, Technische Universität Dresden sowie ein Projektbegleitender Ausschuss bestehend aus kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) in Deutschland und Belgien.
BMBF DAKORE (2022-2025)
Das Projekt "Datenfunknetz mit Adaptivhardware und KI-Optimierung zur Reduktion des Energieverbrauchs" ist einer der drei Gewinner des Innovationswettbewerbs Green-ICT des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF). Ziel des Projekts ist die signifikante Reduzierung des Energieverbrauchs von Funkzugangsnetzen wie dem aktuell im Ausbau befindlichen 5G-Netz durch die Verwendung von neuartigen Leistungsverstärkern und einer auf Künstlicher Intelligenz basierenden adaptiven Regelung. Dabei soll die Dienstgüte im Netzwerk trotz der Ausnutzung von vorhandenen Einsparpotentialen durch Abschaltung und Leistungsregelung der Funk-Transceiver unverändert hoch bleiben.
Unser Beitrag im Projekt ist die Entwicklung und Umsetzung von FPGA-basierten, adaptiven, domänenspezifischen Prozessoren zum Einsatz an den Funknetz-Basisstationen. Diese sollen hauptsächlich der energieeffizienten Ausführung der Künstlichen Intelligenz zur Steuerung der Leistungsverstärker dienen.
Das Projekt wird federführend vom Lehrstuhl für Schaltungstechnik und Netzwerktheorie der TU Dresden geleitet. Weitere Partner im Konsortium sind seitens der TU Dresden der Deutsche Telekom Lehrstuhl für Kommunikationsnetze und der Lehrstuhl für Adaptive Dynamische Systeme, sowie als Industriepartner die Deutsche Funkturm GmbH, brown-iposs GmbH, IMST GmbH, atesio GmbH, CampusGenius GmbH, A.N. Solutions GmbH, National Instruments Dresden GmbH und mehrere weitere assoziierte Industriepartner.
Das Projekt wird durch das BMBF gefördert.
Weitere Informationen finden Sie im Newsportal.
BMBF ScaDS.AI (2022 – 2028):
Zentrum für skalierbare Datenanalyse und Künstliche Intelligenz
ScaDS.AI mit Standorten in Dresden und Leipzig ist eines der fünf neuen KI-Zentren in Deutschland, die im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung gefördert werden und als dauerhafte Forschungseinrichtung etabliert werden sollen. Das zentrale Ziel von ScaDS.AI ist es, die Lücke zwischen Big Data, fortgeschrittenen KI-Methoden und Wissensrepräsentation zu schließen.
Unser Beitrag ist die Erforschung neuartiger Hardware-/Softwarelösungen, die rekonfigurierbare KI-Computerarchitekturen ermöglichen.
ScaDS.AI wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und dem Freistaat Sachsen (BMBF) gefördert. Partner im Konsortium sind: Technische Universität Dresden, Universität Leipzig, Max-Planck-Institut für molekulare Zellbiologie und Genetik, Leibniz-Institut für ökologische Stadt- und Regionalentwicklung, Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung, Leipzig und Helmholtz-Zentrum Dresden Rossendorf.
Mehr Informationen finden Sie unter: www. scads.ai/
BMBF 6G-life (2021 – 2025):
Digitale Transformation und Souveränität zukünftiger Kommunikationsnetze
Zentrales Ziel des 6G-life-Forschungshubs ist es, die Spitzenforschung für künftige 6G-Kommunikationsnetze voranzutreiben, wobei der Schwerpunkt auf der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine liegt. Neue Konzepte und Lösungen für Nachhaltigkeit, Sicherheit, Ausfallsicherheit und Latenz sollen bereitgestellt werden, um die Wirtschaft und die digitale Souveränität in Deutschland nachhaltig zu stärken.
Unser Beitrag ist die Erforschung neuartiger rekonfigurierbarer Hardware/Software-Systeme zur Beschleunigung des In-Network Computing und damit zur Reduzierung der Latenz in 6G.
6G-life wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Partner im Konsortium sind: Technische Universität Dresden und Technische Universität München.
Mehr Informationen finden Sie unter: www.6g-life.de
ESA EUFRATE (2021 – 2023):
Europäische strahlengeschützte FPGA Architektur für die Telekommunikation
Das zentrale Ziel von EUFRATE ist die Erforschung und Entwicklung modernster und innovativer Härtungstechniken für Commercial-Off-The-Shelf (COTS) Field Programmable Gate Array (FPGA) Bausteine für digitale Telekommunikationsnutzlasten. Unser Beitrag ist die Erforschung von Hardware/Software-Lösungen für die Entwicklung und Verwaltung eines FPGA-Clusters.
EUFRATE wird von der ESA als Teil des ESA Advanced Research in Telecommunications (ARTES 4.0) Programms finanziert. Die Partner des Konsortiums sind: ARGOTEC S.r.l., Politecnico di Torino und die Technische Universität Dresden.
Weitere Informationen finden Sie unter: http://www.argotec.it/online/2021/12/01/argotec-is-the-prime-contractor-in-esas-eufrate-project/
DFG SFB/TRR196 MARIE (2017 - 2020 und 2021 - 2024):
Mobile Material-Charakterisierung und -Ortung durch Elektromagnetische Abtastung - MARIE
Das Hauptziel dieses Sonderforschungsbereiches ist es, bewegliche Materialien sehr genau, d.h. im sub-mm Bereich, zu lokalisieren und dynamisch, sowohl die Oberflächen als auch die inneren Schichten des Materials, zu charakterisieren. Hierzu erforschen die Partner Modelle, Technologien und Systemkonzepte für die Realisierung eines mobilen MAteRIal TranscEivers. Unser Beitrag ist die Entwicklung einer neuartigen parallelen Rechnerarchitektur, um die Signalverarbeitungsalgorithmen in Echtzeit und gleichzeitig energie- und kosteneffizient berechnen zu können.
Zu den Aktionspartnern im Konsortium gehören: Universität Duisburg-Essen (Sprecher), Ruhr-Universität Bochum (Co-Sprecher), Technische Universität Dresden, Technische Universität Darmstadt, Bergische Universität Wuppertal, Fraunhofer Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme (IMS), Duisburg, Fraunhofer Institut für Hochfrequenzphysik und Radartechnik (FHR), Wachtberg.
MARIE wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.
Weitere Informationen zu dem Projekt: www.trrmarie.de
Exzellenzcluster CeTI (2019 – 2025):
Zentrum für taktiles Internet mit Mensch-Maschine-Interaktion
Zentrales Ziel des Exzellenzclusters CeTI ist es, Menschen in die Lage zu versetzen, über intelligente weiträumige Kommunikationsnetze mit Maschinen in Echtzeit zu interagieren. Auf diese Weise wird CeTI den Zugang zu Kompetenzen und Expertenwissen für Menschen unterschiedlichen Geschlechts, Alters, kultureller Herkunft oder körperlicher Einschränkungen ermöglichen.
Unsere Beiträge sind der Entwurf eines leichtgewichtigen Laufzeitsystems zur echtzeit- und energiebewussten Planung und Aufgabenabbildung der Sensorsignal- und Datenverarbeitungsalgorithmen auf den Body Computing Hub sowie die Integration und Erprobung des Systems in einem gemeinsamen Demonstrator für die Mensch-Maschine-Interaktion.
CeTI wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft im Rahmen der Exzellenzinitiative gefördert.
Weitere Informationen zu dem Projekt: www.ceti.one
Abgeschlossene Projekte
ESF-Nachwuchforschergruppe Re-Learning (2020 – 2022):
Selbstlernende und flexible Elektronik durch inhärente Bauelement-Rekonfiguration
Im Rahmen dieses ESF-Forschungsprojektes soll ein neuartiger Ansatz für "hardwarebasierte selbstlernende elektronische Systeme" untersucht werden, welcher Sensoren mit einem dynamisch selbstanpassbaren Schaltkreis vernetzt und auf die eintreffende Situation schnellstens und energieeffizient reagiert. Hierfür sollen Schaltungen basierend auf rekonfigurierbaren Feldeffekttransistoren (RFETs) und flexiblen, ambipolaren organischen Halbleitern eingesetzt werden.
Unser Beitrag ist die Realisierung eines Rekonfigurationsmanagers für rekonfigurierbare selbstlernende Bildverarbeitungssysteme basierend auf RFETs.
Re-Learning wird von der europäischen Union und dem Freistaat Sachsen im Rahmen der Europäischen Sozialfonds (ESF) gefördert. Zu den Aktionspartnern im Konsortium gehören die folgenden Professoren der Technischen Universität Dresden: Prof. Mikolajick, Prof. Helm, Dr. Erbe, Prof. Leo, Prof. Mannsfeld, Prof. Reineke, Prof. Voit, Prof. Kumar, Prof. Ellinger, Prof. Göhringer.
TG70 SNIFFBOT (2019 – 2022):
Gefährliche Gase mit immersiven Robotern erschnüffeln
Ziel des Projektes ist es Methoden und Technologien für semi-autonome, gas-schnüffelnde Roboter, sogenannte sniff-bots, zu untersuchen und zu entwickeln. Hierfür werden Drohnen und mobile Roboterplattformen mit modernen Sensoren und Hardware-/Softwaresystemen ausgestattet, um giftige Gase detektieren zu können und mittels immersiver Software dem Benutzer zu ermöglichen, den Ursprung der giftigen Gase zu entfernen bzw. zu verschließen.
Unser Beitrag ist die Erforschung neuer Hardware/Software-Codesign Lösungen, um energieeffizient möglichst viele Sensordaten auf den Dronen zu fusionieren und vorzuverarbeiten.
SNIFFBOT wird vom Freistaat Sachsen im Rahmen der TG70 Forschungsförderung finanziert. Zu den Aktionspartnern im Konsortium gehören die folgenden Lehrstühle aus dem Bereich Ingenieurwissenschaften der Technischen Universität Dresden: Professur für Softwaretechnologie, Professur für Adaptive Dynamische Systeme, Professur für Rechnernetze, Professur für Grundlagen der Elektrotechnik, Professur für Prozessleittechnik, Professur für Werkzeugmaschinenentwicklung und adaptive Steuerungen sowie die Professur für Materialwissenschaft und Nanotechnik.
AiF-Forschungsprojekt CORNET AITIA (2019 – 2021):
Embedded AI Techniques for Industrial Applications
Dieses Projekt zielt auf die Entwicklung und Demonstration von 'Best Practices für eingebettete KI' unter Verwendung von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) anhand von industriellen Fallstudien zu vier für die europäische Industrie und KMUs relevanten Anwendungsbereichen: Embedded Security: Einbruchserkennung durch KI in Netzwerkroutern, Smart Sensing: Verbesserung der Sensorgenauigkeit durch KI und Erkennung von Sensoranomalien durch KI, Automotive und mobile Roboter: Industrielle Bildverarbeitung für mobile Systeme und Industrie 4.0: Maschinelles Lernen für die vorausschauende Wartung.
Mit unserer Expertise in der industriellen Bildverarbeitung für mobile Systeme mit FPGAs tragen wir zum Anwendungsfall Automotive und mobile Roboter bei.
AITIA wird von der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen „Otto von Guericke“ e. V. (AiF) als Teil eines transnationalen CORNET-Gesamtprojekts gefördert. Zu den Aktionspartnern im Konsortium gehören: Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI), Vrije Universiteit Brussel, Katholieke Universiteit Leuven, Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg, Technische Universität Dresden sowie ein Projektbegleitender Ausschuss bestehend aus kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMUs) in Deutschland und Belgien.
BMBF SysKit (2017 - 2020):
ENTWICKLUNGSWERKZEUG FÜR ANWENDUNGSOPTIMIERTE HARDWAREBASIERTE SICHERHEITSTECHNOLOGIEN FÜR I4.0-ANWENDUNGEN
Ziel des Projektes ist es ein Entwicklungswerkzeug, genannt SysKit, für sichere Industrie 4.0 Anwendungen zu entwickeln, welches auf eine standardisierte und erweiterbare Modulbibliothek zurückgreift. Hierfür werden innerhalb des Projektes verschiedene Hardware- und Betriebssystemmodule für eine sichere und energieeffiziente Datenübertragung und -verschlüsselung entwickelt. Unser Beitrag sind die energieeffizienten Betriebssystemmodule.
SysKit wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Bereich: IKT 2020 - Hightech für IT-Sicherheit gefördert. Zu den Aktionspartnern im Konsortium gehörten: NXP Semiconductors Germany GmbH (Koordinator), Technische Universität Dresden, Ruhr Universität Bochum, FZI Forschungszentrum Informatik, IMST GmbH, Hirschmann Automation and Control GmbH, Hochschule für Wirtschaft und Technik Aalen.
Weitere Informationen zu dem Projekt: www.syskit-projekt.de
BMBF PARIS (2017 - 2020):
PARALLELE IMPLEMENTIERUNGS-STRATEGIEN FÜR DAS HOCHAUTOMATISIERTE FAHREN
Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer heterogenen Multiprozessorplattform mit optimierten Compiler-Werkzeugen und Prozessorkernen, um selbstlernende Algorithmen für autonomes Fahren in Echtzeit und energieeffizient zu realisieren. Zur Evaluation werden ein Simulator und ein FPGA-basierter Demonstrator für diese Plattform entwickelt. Unsere Beiträge sind die Entwicklung eines neuartiger flexibler IP-Cores sowie dessen Integration in den Gesamtsystem-Simulator und den FPGA-basierten Demonstrator.
PARIS wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Bereich: IKT 2020 - Elektroniksysteme für das vollautomatisierte Fahren (ELEVATE) gefördert. Zu den Aktionspartnern im Konsortium gehörten: Universität Hannover (Koordinator), RWTH Aachen, Technische Universität Dresden, Robert Bosch GmbH, NISYS, BASELABS GmbH, Silexica, videantis GmbH, Elektrobit Automotive GmbH.
H2020 TULIPP (2016 - 2019):
TOWARDS UBIQUITOUS LOW-POWER IMAGE PROCESSING PLATFORMS
Das Hauptziel des Projektes ist es, eine Referenzplattform für eingebettete Bildverarbeitungssysteme zu entwickeln. Diese Referenzplattform besteht aus einer konfigurierbaren heterogenen Hardwareplattform mit dazu passenden Entwicklungs-/Programmierwerkzeugen sowie einem Echtzeitbetriebssystem. Der Schwerpunkt unserer Arbeiten liegt auf der Entwicklung der Programmiermethodik für heterogene Mehrkernsysteme mit FPGA-Beschleunigern.
TULIPP wird von der Europäischen Kommission über das Horizon2020 Programm (H2020/ICT-04-2015) im Bereich Innovation gefördert. Zu den Aktionspartnern im Konsortium gehören: Thales SA, Frankreich (Koordinator), Technische Universität Dresden (TUD), Deutschland, Sundance Multiprocessor Technology LTD, England, HIPPEROS SA, Belgien, Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB), Deutschland, Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet (NTNU), Norwegen, Synective Systems AB, Schweden, Efficient Innovation SAS, Frankreich.
Weitere Informationen zu dem Projekt: www.tulipp.eu