Advancing the automated design of integrated intelligent multi-sensory systems with self-X properties

Kurzfassung Neuere Technologien in den Bereichen verteilter Messsysteme und intelligenter Informationsverarbeitung, wie beispielsweise Cyber-Physical-Systems (CPS), Ambient Intelligence/Ambient Assisted Living (Aml/AAL), dem Internet of Things (IoT) und Industrie 4.0, erfordern die Entwicklung intelligernter integrierter Multi-Sensor-Systeme. Diese Systeme heben die Bedeitung hervor, welche komlplexen Messsysteme mit verschiedenen fortschrittlichen Methoden zuteil wird, darunter elektronische Schaltungen, Signalverarbeitung und die Zusammenführung multisensorischer Informationen. Der Entwurf solcher Systeme, besonders der kognitiven Multi-Sensoranwendungen mit Teilbereichen wie Methodenselektion, Parametrisierung, Modellanalyse oder Entwicklung der Prozesskette, ist mit immensem Aufwand verbunden und wird in der Regel von Experten manuell durchgeführt. Zudem verursacht technologischer Wettbewerb zusätzliche Zwänge hinsichtlich Kosten, Zeit, Leistungsaufnahme, Flexibilität und Zuverlässigkeit. Daher kann der konventionelle, auf menschliche Experten beruhende Ansatz, möglicherweise nicht den steigenden Anforderungen in Anzahl, Komplexität und Diversität genügen. Zur Lösung dieser Schwierigkeiten ist der automatisierte Entwurf Gegenstand zahlreicher Forschungsarbeiten und schlägt sich bereits in kommerziellen Produkten nieder. Zursätzlich bietet die dynamische Anpassungsfähigkeit intelligenter Multi-Sensorsysteme potentielle Lösungsansätze für den Entwurf zuverlässiger und robuster Systeme. Die Ansätze der intrinsischen Evolution und Self-x-Eigenschaften, wie Self-Überwachung, -Kalibrierung und -Reparatur/Heilung, sind dabei mitunter die besten Herangehensweisen. Motiviert durch den andauernden Trend und basierend auf dem Hintergrund früherer Aktivitäten in diesem Gebiet, liegt der Schwerpunkt der vorliegenden Forschungsarbeit im automatisierten Entwurf intelligenter integrierter Multi-Sensorsysteme mit Self-x-Eigenschaften. In dieser Arbeit wird das System DAICOX (design Automation for Intelligent COgnitive systems with self-X properties) vorgestellt. Die Architektur dieses Systems zielt darauf ab, den Entwicklungsaufwand zu reduzieren und dabei qualitativ hochwertige sowie robuste Lösungen für intelligente Multio-Sensorsystme zu liefern.