Willkommen beim Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme!
Alles ist Embedded
Eingebettete Computersysteme sind in unserem Alltag allgegenwärtig, oftmals ohne dass wir uns dessen bewusst sind. Computer sind inzwischen in einer Fülle von Objekten enthalten, von der Kaffeemaschine über das Auto bis hin zum Herzschrittmacher und verursachen einen zunehmend größeren Ressourcenverbrauch. Das Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme (IES) befasst sich mit der Erforschung und Weiterentwicklung solcher ‚unsichtbarer‘ Computersysteme. Der Fokus des Teams liegt dabei insbesondere auf besonders ressourcensparsamen und gleichzeitig intelligent agierenden Geräten im Internet der Dinge.
Neues und Interessantes
2024-08-02 IEEE AIoT 2024 Best Paper Award erhalten!
2024-06-03 Neues BMBF-Projekt TransfAIr: Transfer-Ansätze für Künstliche Intelligenz in der Industrie
Im Mai ist ein neues Forschungsprojekt angelaufen, dessen Konsortium wir leiten: TransfAIr.
In diesem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projekt, arbeiten wir mit dem Lehrstuhl für Verteilte Systeme von Prof. Dr.-Ing. Torben Weis und den Firmen HARTING, Krohne Messtechnik und Kuntze Instruments zusammen, um Transfer-Ansätze für Künstliche Intelligenz in der Industrie zu entwickeln und zu erproben.
2024-02-18 CCF Journal Top 20 Artikel über Elastic AI auf Platz 12
Im renommierten Springer-Journal CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction belegt unser Artikel Elastic AI: system support for adaptive machine learning in pervasive computing systems neuerdings Platz 12 der Liste der am meisten heruntergeladenen Artikel.
Wir freuen uns sehr, dass unser Forschungsartikel inzwischen über 3264 Mal heruntergeladen wurde und hoffen, dass wir mit unserem ElasticAI-Ansatz zukünftig noch mehr Menschen inspirieren können!
Kernaspekte unserer Forschung
Ziel des Fachgebiets ist die Erforschung von Algorithmen, Konzepten und Verfahren zur Entwicklung von vernetzten eingebetteten Systemen. Beispiele hierfür sind das sogenannte Internet der Dinge (IoT), Cyber-physical Systems (CPS) und Industrie 4.0. Aktuell besteht unsere Forschung aus den folgenden Kernaspekten:
- Embedded Machine Learning
- Programming Adaptive Embedded Systems
- IoT Deployment and the Edge
- Embedded Security
Forschung
Eine Übersicht über die aktuellen Forschungsprojekte des Fachbereichs
IoT-Garage
Ein Ort für Studierende zum Bauen intelligenter Geräte mit eigenem Kursangebot, betreut durch Studierende
