Trustworthy Adaptive Computing

Die nahtlose Integration intelligenter eingebetteter Systeme in unser tägliches Leben wirft dringende Fragen nach ihrer Vertrauenswürdigkeit auf. Eine solche Vertrauenswürdigkeit lässt sich entlang der funktionalen Korrektheit (Einhaltung der beabsichtigten Funktionalität), der Verfügbarkeit (Betriebsbereitschaft), der Zuverlässigkeit und Belastbarkeit (Kontinuität des Betriebs), der Sicherheit (Verhinderung von katastrophalen Folgen und Missbrauch), der Integrität (Abwesenheit unzulässiger Systemveränderungen), der Wartbarkeit (Fähigkeit zur einfachen Wartung) sowie der Fähigkeit zur Anpassung an Veränderungen in der Umgebung (einschließlich anderer Systeme und Menschen, mit denen es interagiert), des Zustands (interne Fehler und Alterung) und der Aufgaben (die es erfüllen soll) eines Systems beschreiben.

Wichtige Fragen in unserer Forschung sind,

wie die Einhaltung der beabsichtigten Funktion auch dann sichergestellt werden kann, wenn die Entwurfsannahmen nicht mehr zutreffen,
wie die beobachteten Daten eines Systems effizient und zuverlässig an allen Stellen verfügbar gemacht werden können, die das System benötigt, um die richtigen Entscheidungen treffen zu können,
oder wie die Sicherheit eines eingebetteten Systems auch im Zeitalter des Post-Quantum-Computing gewährleistet werden kann.

Mit unserer Forschung rund um da Thema "Trustworthy Adaptive Computing" wollen wir diese Fragen beantworten und vertrauenswürdige eingebettete Systeme ermöglichen - effizient, funktional korrekt, widerstandsfähig, sicher und geschützt.

Forschungsschwerpunkte

Effiziente vertrauenswürdige Berechnungen
- Fortgeschrittene Signalverarbeitung mit eingebetteten Berechnungen - beobachtete Daten effizient und sicher dort verfügbar machen, wo sie benötigt werden
- Post-Quantum-Kryptographie (PQC) - Implementierung effizienter und sicherer PQC-Algorithmen und Hardware
Vertrauenswürdige KI
- Verschmelzung von modellbasierter/symbolischer KI mit lernbasierter/subsymbolischer KI und formalen Methoden zur Verbesserung der Erklärbarkeit und Verifizierbarkeit
- Widerstandsfähigkeit gegenüber Störungen (Fehler, unkontrollierbare externe Ereignisse), Ungewissheit (z. B. aufgrund begrenzter Beobachtbarkeit) und Neuartigkeit (Veränderungen in der Umgebung)

Forschungskompetenzen

Algorithmen/KI
- Zeitreihenanalyse, z. B. vorausschauende Wartung
- energieeffiziente und leistungsstarke (Signalverarbeitungs-)Algorithmen
- Modellbasierte Diagnose und Schlussfolgerungen
Sicherheit, Verifizierung & Validierung
- Temporale Logik, formale Verifikation und Methoden, automatenbasierte Konzepte
- Seitenkanal-Schwachstellenanalyse elektronisch-basierter Systeme
Software-Technologie
- Softwaretechnik: Compilerbau, Reverse Engineering
- FPGA-Programmierung

Anwendungen

Neuartige Hardwarekonzepte für Ultraschallwandler, Signalgeneratoren und Signalverarbeitung im analogen und digitalen Bereich
Intelligentes Batteriemanagementsystem für die gemeinsame Nutzung von Batterien bei E-Bikes
Reverse Engineering und Seitenkanalangriffe auf KI-Hardware
Erklärbare KI durch Automatisiertes Lernen
Verteiltes Lernen und Datenmanagement

Ihr Ansprechpartner

Dr. Willibald Krenn

Head of Research Unit Trustworthy Adaptive Computing

E-mail: contact@silicon-austria.com