Motivation

Produzierende Unternehmen der Zukunft sind vernetzt und nutzen Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um nachhaltige Entscheidungen zu treffen. Menschen und Maschinen müssen sich gemeinsam ändernden Umweltbedingungen anpassen. Unternehmen werden komplexe adaptive Systeme, in denen intelligente Aktoren sich Aufgaben teilen und miteinander kommunizieren. In diesem Kontext sind robotische Systeme, die mit ArbeiterInnen kollaborieren, von hohem Interesse. Variabilität in den Aufgaben und Dynamik in der Umwelt verlangen modulare, verteilte Hard- und Software-Einheiten, die adaptiv und interoperabel sind. Das Engineering solch kognitiver robotischer Systeme ist eine Herausforderung.

Portfolio

In der Area 2 wird ein mehrstufiger Middleware-Ansatz zur Unterstützung der Kommunikation von modularen und autonomen, intelligenten, mechatronischen Systemen erforscht. Ziel ist es, durch einen Nachrichten basierten Ansatz eine skalierbare Umgebung für die Vernetzung von Maschinen, Shopfloor Systems, Software Systems bis zur Vernetzung von Unternehmen zu schaffen. Modularität und lose Kopplung sind notwendig, um die Adaption von diesen Systemen zu ermöglichen.

Unterstützt soll aber nicht nur die Laufzeitumgebung, sondern auch das Engineering von komplexen modularen Systemen werden.

In Summe werden modellbasierte Ansätze erforscht, die verteilte künstliche Intelligenz und Kommunikation als kognitive Fähigkeit ermöglicht.

 

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Christoph Mayr-Dorn

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Ouijdane Guiza

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Jan Holzweber

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