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
2026-05-19 IJCAI 2026 Demo Paper accepted at IJCAI 2026!
Das Demo-Paper „A Resilient Solution for Sewer Overflow Monitoring across Cloud and Edge“, welches von Tianheng Ling mitverfasst und im Rahmen des Forschungsprojekts RIWWER entstanden ist, wurde zur Demo-Track-Präsentation auf der 35. International Joint Conference on Artificial Intelligence 2026 angenommen!
Die Arbeit stellt ein webbasiertes Demonstrator-System vor, das Deep-Learning-basierte Vorhersagemethoden für die Überwachung von Kanalüberläufen in Cloud- und Edge-Umgebungen integriert.
2026-04-24 Paper angenommen Paper bei der SmartComp 2026 angenommen!
Das Paper „Precomputed 1D-CNNs for Atrial Fibrillation Detection on Tiny Smart Sensor Systems“ von Lukas Einhaus wurde auf der SmartComp 2026 angenommen!
Darin wird einen systematischen Ansatz zur Entwicklung effizienter, LUT-basierter 1D-CNNs für Ultra-Low-Power-FPGAs präsentiert. Die Ergebnisse zeigen, dass leistungsfähige KI selbst auf extrem ressourcenbeschränkter Hardware möglich ist und ebnen den Weg für energieeffiziente Smart-Sensor-Systeme.
2026-04-14 WEML Workshop 2026 Erfolgreicher WEML Workshop 2026
Am 9. April 2026 fand der 6th Workshop on Embedded Machine Learning (WEML 2026) im Fraunhofer inHaus Center in Duisburg statt. Der Workshop wurde gemeinsam vom IES Lab, dem ZaKI.D sowie dem HAWAII Lab der Universität Heidelberg organisiert.
Die WEML-Workshopreihe bringt regelmäßig Forschende und Praktiker:innen aus Wissenschaft und Industrie zusammen, um aktuelle Entwicklungen im Bereich Embedded Machine Learning zu diskutieren.
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:
Drittmittelprojekte
Eine Übersicht über die aktuellen Drittmittelprojekte des Fachbereichs
IoT-Garage
Ein Ort für Studierende zum Bauen intelligenter Geräte mit eigenem Kursangebot, betreut durch Studierende
