Forschung

Kernaspekte

Ziel des Fachgebiets ist die Erforschung von Algorithmen, Konzepten und Verfahren für die Entwicklung und den Betrieb allgegenwärtiger (ubiquitous) eingebetteter Systeme. Beispiele hierfür sind das sogenannte Internet der Dinge (IoT), Cyber-physical Systems (CPS) oder Industrie 4.0. Bei diesen werden Milliarden von Alltagsobjekten (z.B. Gebäude, Kleidungsstücke, Möbel, Maschinen, Werkzeuge) mit eingebetteten Kleinstrechnern ausgestattet, die über Sensorik den Zustand der physischen Umgebung ermitteln (z.B. die Temperatur in einem Raum) und über Aktorik den Zustand anpassen können (z.B. in dem eine Heizung angesteuert wird). Diese Smart Objects sind über das Internet weltweit vernetzt, insbesondere mit Datenanalysediensten in der Cloud. Die resultierenden Systeme müssen hierbei zum einen große Datenmengen verarbeiten können, hohen Anforderungen bezüglich Sicherheit und Zuverlässigkeit genügen und zum anderen einen sehr geringen Ressourcenverbrauch aufweisen, um möglichst kleine und preiswerte Systeme mit langen Batterielaufzeiten in sich ständig ändernden Umgebungen zu ermöglichen.

Der Fokus liegt hierbei auf der Systemebene und der Entwicklung geeigneter Systemsoftware. Die zentrale wissenschaftliche Fragestellung lautet: Wie können wir die effiziente Entwicklung und den effizienten Betrieb eines solchen Systems gewährleisten? Im Idealfall beinhaltet dies, Garantien für das resultierende Systemverhalten geben zu können. Hierzu setzen wir auf drei Hauptkonzepte:

  • Offene Internetstandards und Programmierabstraktionen: Zum einen setzen wir auf etablierten Standards und Programmierabstraktionen auf. Diese erlauben es, ohne Spezialwissen und auf möglichst abstrakter Ebene das gewünschte Verhalten des Systems zu spezifizieren bzw. das System möglichst einfach mit anderen existierenden Systemen zu integrieren. Beispiel hierfür sind Webtechnologien und Linked Data Standards, die heute schon für Internetsuchen und Soziale Medien eingesetzt werden.
  • System-of-Systems: Zum zweiten wird das System – aus Gründen der Komplexitätsreduzierung – in kleinere, miteinander interagierende Teilsysteme aufgeteilt, für die jeweils Teileigenschaften gewährleistet werden können. Dadurch wird das Verhalten des Systems besser kontrollierbar bzw. abschätzbar. Beispielsweise können Smart Objects in einem Gebäude zu einem Smart Home System kombiniert werden, das seinerseits einem übergeordneten Smart City System Dienste anbieten kann. Einzelne Smart Objects sind für das Smart City System nicht sichtbar.
  • Selbstorganisation: Zum dritten muss das System seine Struktur und sein Verhalten fortlaufend automatisch an wechselnde Anforderungen und Umgebungen anpassen. Hierdurch wird das spezifizierte Zielverhalten des Systems unter minimalem Ressourceneinsatz realisiert. Ein Beispiel hierfür ist eine Gruppe von Sensoren, die die Messzyklen der einzelnen Sensoren so koordiniert, dass die Lebensdauer des Systems optimiert wird, ohne dabei die Messgenauigkeit zu reduzieren. Hierbei können auch Sensorausfälle toleriert werden und neu hinzukommende Sensoren automatisch integriert werden.

Basierend auf diesen Konzepten entwickeln wir geeignete Datenmodelle, Programmierschnittstellen, Kontrollalgorithmen und Systemkomponenten, die wir zusammen mit Anwendern in verschiedenen Szenarien evaluieren. So entwickelten wir z.B. zusammen mit österreichischen Künstlern ein IoT-System, das mittels einer intelligenten Bühne neue Ausdrucksformen für darstellende Künstler ermöglichte und demonstrierten dieses System bei mehreren Vorstellungen im WUK in Wien.

Aktuelle Projekte & Forschungsschwerpunkte

Wir arbeiten aktuell an einer Reihe von Projekten mit unterschiedlichen Schwerpunkten:

  • Abstract Sensors: Adaptive Systemabstraktionen für die dynamische Verwaltung nichtfunktionaler Anforderungen an Messdaten in großen Sensorknotenpopulationen.
  • The Elastic Nodes Platform: Ein sparsamer, leistungsstarker adaptiver Sensorknoten, welcher beispielsweise aus Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) und traditionellen 8-bit MCUs besteht. Aufgrund der Komplexität dieses Systems ist es in zwei Forschungsprojekte unterteilt:
    • Elastic Node Hardware: Ein heterogenes Mehrkernsystem mit rekonfigurierbarer Hardware.
    • Elastic Node Middleware: Ein Softwareabstraktionsschicht, die sowohl die Integration zwischen den Hardwarekomponenten vereinfacht als auch eine API für Entwickler bereitstellt.
  • Secure IoT Systems: Authentifikation mit geringem Aufwand durch FPGA-basierte Physisch Unklonbare Funktionen (physical unclonable functions) (PUF).
  • The Digital Twin: Mixed and Virtual Reality und das Internet der Dinge
  • The Semantic Web of Things: Hier werden Konzepte und Techniken des Semantic Web (z.B. RDF, SPARQL) auf das Internet der Dinge angewendet.
  • IoT Software Craftsmanship: Durch die besonderen Eigenschaften von eingebetteter Software müssen neue Methoden für dessen Entwicklung untersucht werden.
  • The Third Life Project: Eine Kollaboration mit zwei wiener Künstlern und einem internationalem Team aus Wissenschaftlern um neue Wege zur künstlerischen Ausdrucksweise zu erforschen.

Abgeschlossene Projekte

Hier finden Sie eine Übersicht über alle bisherigen Projekte:

Veröffentlichungen

2019

  1. "The Elastic Node: An Experimentation Platform for Hardware Accelerator Research in the Internet of Things",
    Gregor Schiele, Alwyn Burger, Christopher Cichiwskyj. In:  The 16th IEEE International Conference on Autonomic Computing (ICAC'19), Umea, Sweden, June 2019

2018

  1. "Analysis of LoRaWAN technology in an outdoor and an indoor scenario in Duisburg-Germany", 
    Mohammad Mohammadi Erbati, Gregor Schiele and Gerd Batke. In: 3rd International Conference on Computer and Communication Systems (ICCCS2018), Nagoya, Japan, April 2018.
  2. "Demo Abstract: Deep Learning on an Elastic Node for the Internet of Things",
    Alwyn Burger, Gregor Schiele. Demo. In:  Proceedings of the IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), March 2018.

2017

  1. Spatial Reconfigurable Physical Unclonable Functions for the Internet of Things”,
    Armin Babaei, Gregor Schiele.  In: International Conference on Security, Privacy and Anonymity in Computation, Communication and Storage 2017 (SpaCCS 2017), Guangzhou, China, Dezember 2017.
  2. "Elastic Nodes for the Internet of Things: A Middleware-Based Approach",
    Alwyn Burger, Christopher Cichiwskyj, Gregor Schiele. Poster. In: Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Autonomic Computing (ICAC), Columbus, OH, USA, 2017

2016

  1. Adaptive Aggregation of Redundant Sensor Data in the Internet of Things
    Stephan Schmeisser, Gregor Schiele. Poster. In: Proceedings of the 2016 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI'16), Track on Internet of Things & Internet of Everything (CSCI-ISOT), Las Vegas, USA, December 2016.
  2. Using Field-Programmable Gate Arrays for Learning Non-Player-Characters”, 
    Christopher Cichiwskyj, Gregor Schiele. In: Proceedings of the 8th Workshop on Massively Multiuser Virtual Environments Proceedings (MMVE'16), Klagenfurt am Wörthersee, Austria, May 2016.
  3. Immersed Gaming in Minecraft”,
    Milan Loviska, Otto Krause, Herman Engelbrecht, Jason Nel, Gregor Schiele, Alwyn Burger, Stephan Schmeißer, Christopher Cichiwskyj, Lilian Calvet, Carsten Griwodz, Pål Halvorsen. Demo. In: Proceedings of the ACM Multimedia Systems 2016 Conference (MMSys2016), Demo Session, Klagenfurt om Wothersee, Austria, May 2016.