System Integration

Unterschiedliches bestens verbinden

Die System Integration umfasst die Architektur-Definition, Modellierung, Integration und Validierung unterschiedlichster HW- und SW-Komponenten in ein höherwertiges Gesamtsystem mit mehr Funktion und Leistung. Durch eingebettete künstliche Intelligenz werden diese Systeme auch zunehmend autonom und kognitiv. Dabei gilt es bei der Integration die Systeme unter anderem hinsichtlich Sicherheit, Koexistenz, Interoperabilität, Stromverbrauch, Elektromagnetischer Verträglichkeit, Kompaktheit und Kosten zu optimieren.

FORSCHUNGS-SCHWERPUNKTE

  • Physikalische Integration wurde lange Zeit von der planaren PCB-Technologie dominiert und ist es immer noch. Nichtsdestotrotz erfordert die Integration von elektronischen Subsystemen oder intelligenten Sensoren und Aktoren in z.B. Fahrzeugen, Robotern, Produkten oder Maschinen völlig neue, höher miniaturisierte Ansätze in 3D und heterogenen Konstruktionen. Dies bringt auch Herausforderungen in der Material- und Mikrosystem-Prozesstechnologie, die berücksichtigt werden müssen.

  • Der Verbund sehr empfindlicher elektronischer Subsysteme und stark störungsverursachender Baugruppen mit der sich daraus ergebenden elektromagnetischen Interferenz erfordert ein tieferes Verständnis von elektromagnetischer Verträglichkeit und Koexistenz. Dieses Verständnis bringt neuartige Modellierungsansätze und -methoden hervor, um das Design zu beschleunigen, höchste Performance und sichere Funktionalität zu gewährleisten sowie die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.
  • Neue Algorithmenklassen, wie sie sich im Bereich Deep Learning/Machine Learning aber auch im Cognitve Compute Bereich etablieren, verlangen nach neuen passenderen Hardware Konzepten – FPGA Derivate und massiv parallel Prozessoren (GPUs) sind nur erste Schritte.
  • Neben den Hardware-Herausforderungen ist auch die Integration der Software in solchen Systemen ein anspruchsvolles Themengebiet, um alle Aufgaben der Signalverarbeitung, Algorithmen, Kommunikationsprotokolle, Echtzeitanforderungen, Sicherheit und robuste Funktionalität zu erforschen.

FORSCHUNGS-KOMPETENZEN

  • Virtuelles Prototyping und Model-based Design

  • Elektromagnetische Verträglichkeit und Koexistenz

  • Heterogene Integration
  • Maschinelles Lernen und autonome Systeme
  • Eingebettete SW und Security