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Versuchswerkstatt Intelligente Umgebungen

Fachliche Zuordnung Informatik
Förderung Förderung in 2011
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 212105465
 
Erstellungsjahr 2016

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die Arbeitsgruppe Müller-Schloer/Hähner beschäftigt sich mit dem Entwurf komplexer technischer Systeme. Dabei werden speziell Methoden der Adaptivität und Selbstorganisation untersucht. Prof. Müller-Schloer war federführend beteiligt an der Organic Computing Initiative (GI/itg 2003). Er ist Co-Initiator des DFG SPP Organic Computing (2005-2011). Seit Oktober 2009 arbeitet das SRA zusammen mit 3 Lehrstühlen der Universität Augsburg in der DFG-Forschergruppe OC TRUST. Dabei wird untersucht, wie selbst-adaptive und selbstorganisierende Systeme dem menschlichen Benutzer gegenüber vertrauenswürdig gemacht werden können (User-to-system trust) und wie Trust- und Reputationsmechanismen genutzt werden können, um das Zusammenwirken technischer Subsysteme effizienter und robuster zu gestalten (System-to-system trust). In diesem Projekt haben wir das Konzept der Trusted Communities entwickelt und praktisch erprobt. Hierfür waren äußerst umfangreiche MAS (Multi-Agenten-System)-Simulationen nötig. Das Großgerät „Versuchswerkstatt Intelligente Umgebungen“ wurde als Plattform für die Simulationen verwendet Weiterhin haben wir uns im Berichtszeitraum mit dem Problem der Online-Optimierung beschäftigt. Ziel ist es dabei, Optimierungsalgorithmen, die bisher Laufzeiten im Minuten- bis Stundenbereich hatten, auf die Taktzeiten einer Roboterregelung (1 ms) zu beschleunigen. Hierzu werden selbstlernende Verfahren angewendet, welche grundlegende Eigenschaften des Blackbox-Optimierungsproblems lernen. Neben dem Lernen von Hints dient die Parallelisierung auf einem Clusterrechner zur weiteren Beschleunigung. Das Großgerät „Versuchswerkstatt Intelligente Umgebungen“ wurde als Testbed für die Erprobung und Parallelisierung der hierfür notwendigen Optimierungsalgorithmen verwendet. Insbesondere schwarmbasierte Verfahren wie die Particle Swarm Optimization (PSO) und genetische Algorithmen wurden genauer betrachtet. Im CamInSense-Projekt wurden zeitaufwändige Simulationen für die Kamerakonfigurationen auf dem HPC-Cluster ausgeführt. Im Promotionsprojekt EPOS wurde die Eignung von Multicore-Rechnern mit GPU-Erweiterung für die Optimierung untersucht. Dabei wurden die gewonnenen Erfahrungen auf dem Gebiet der populationsbasierten Optimierung (Evolutionäre und Genetische Algorithmen) genutzt. Ohne das im Großgerät enthaltene HPC-Cluster wären diese Untersuchungen nicht möglich gewesen. Die Khepera-Kleinstroboter, das Positionierungssystem und das Projektionssystem für virtuelle Landschaften erlauben die praktische Erprobung von Kooperationsalgorithmen sowie eine anschauliche Darstellung der erzielten Forschungsergebnisse. Das Großgerät wird auch als Testbed für viele Bachelorund Masterarbeiten für die oben genannten Forschungsthemen am SRA genutzt.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • Function Based Benchmarks to Abstract Parallel Hardware and Predict Efficient Code Partitioning. Architecture of Computing Systems (ARCS), Proceedings of 2013 26th International Conference on the Architecture of Computing Systems ISBN: 978-3-8007-3492-4
    Ioannis Zgeras, Juergen Brehm, Mark Akselrod
  • Interactive Graph View of explicit Trusted Communities in an Open Trusted Desktop Grid System. Proceedings of the 2013 Seventh IEEE International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems, Philadelphia, USA
    Jan Kantert, Yvonne Bernard, Lukas Klejnowski, Christian Müller-Schloer
  • Object Tracking as Job-Scheduling Problem. Proceedings of ICDSC 2013
    Uwe Jänen, Henning Spiegelberg, Lars Sommer, Sebastian von Mammen, Jürgen Brehm, Jörg Hähner
  • Reducing the Optimization Problem for the Efficient Motion Planning of Kinematically Redundant Parallel Robots. Proc. 2013 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, Wollongong, Australia, July 9-12, 2013
    Sebastian Niemann, Jens Kotlarski, Tobias Ortmaier, Christian Müller-Schloer
  • Solving DCOPs in Self-optimising Multi-Agent Systems by Adjusting the Local Objective Functions. 2013 Workshop on Embedded Self-Organizing Systems (ESOS '13) at International Conference on Autonomic Computing, ICAC 2013, San José, CA, U.S.A.
    Sebastian Niemann, Christian Müller-Schloer
  • Trusted Community - A Trust-Based Multi-Agent Organisation for Open Systems. Proceedings of the 5th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (Proc. ICAART 2013, Barcelona, 15.-18.2.2013)
    Lukas Klejnowski, Yvonne Bernard, Gerrit Anders, Christian Müller-Schloer, Wolfgang Reif
  • Using Trusted Communities to improve the speedup of agents in a Desktop Grid System. Proceedings of the 7th International Symposium on Intelligent Distributed Computing (IDC 2013), Prag
    Lukas Klejnowski, Sebastian Niemann, Yvonne Bernard, Christian Müller-Schloer
  • Estimation of reward and decision making for trust-adaptive agents in normative environments. Proceedings Architecture of Computing Systems (ARCS) 2014 26th International Conference on the Architecture of Computing Systems. ARCS 2014, Lübeck, Springer LNCS
    Jan Kantert, Yvonne Bernard, Lukas Klejnowski, Christian Müller-Schloer
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/978-3-319-04891-8_5)
  • Distributed Rendering in an Open Self-Organised Trusted Desktop Grid. ICAC 2015, SISSY Workshop, 7.7.2015, Grenoble, France
    Jan Kantert, Henning Spiegelberg, Sven Tomforde, Jörg Hähner and Christian Müller-Schloer
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/ICAC.2015.66)
  • Improving Reliability and Endurance using End-to-End Trust in Distributed Low-Power Sensor Networks. Proceedings Architecture of Computing Systems ARCS 2015, March 24 - 27, 2015, Porto (Springer LNCS)
    Jan Kantert, Sergej Wildemann, Georg von Zengen, Sarah Edenhofer, Sven Tomforde, Lars Wolf, Jörg Hähner and Christian Müller-Schloer
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/978-3-319-16086-3_11)
 
 

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