Die in die Divi­sion Embedded Systems inte­grierte Forschungs­ein­heit Edge Compu­ting & Distri­buted SW widmet sich der Entwick­lung und dem Betrieb zuver­läs­siger einge­bet­teter Systeme mit beson­derem Schwer­punkt auf Edge Compu­ting. Mit ihren lokalen Berech­nungen und Umge­bungs­in­ter­ak­tionen "at the edge" bilden solche Systeme das Rück­grat verteilter einge­bet­teter Systeme und tragen erheb­lich zu ihrer Effi­zienz, Effek­ti­vität und Zuver­läs­sig­keit bei. Neben archi­tek­to­ni­schen Fragen zur Parti­tio­nie­rung und Inter­ak­tion mit der Umge­bung sowie zur Imple­men­tie­rung in Soft- und Hard­ware ist die Zuver­läs­sig­keit ein wich­tiges Anliegen, um sicher­zu­stellen, dass das System tatsäch­lich den Erwar­tungen entspricht.

"Wir bemühen uns, die Forschung in der realen cyber-physi­schen Welt zu verwirk­li­chen und die erfor­der­li­chen Berech­nungen und Inter­ak­tionen in einem einge­bet­teten Kontext zu ermög­li­chen, in dem sie benö­tigt werden. Unsere Mission ist es, all dies auf zuver­läs­sige Art und Weise am Rande von Infor­ma­tions- und Rechen­res­sourcen zu ermög­li­chen - von einfa­chen Dingen und Knoten bis hin zu Gate­ways und Kontrolle auf hohem Level - und dabei außer­halb der Cloud zu bleiben, sie aber mögli­cher­weise als Backup zu verwenden ", veran­schau­licht Ingo Pill, Senior Scien­tist for Depen­dable Embedded Systems.

Das Edge Computing Team wächst

Die Forschungs­unit wird von András Montvay geleitet, der auf mehr als 20 Jahre Erfah­rung zurück­greifen kann. Bevor András im Juli 2020 zu SAL kam, arbei­tete er in der indus­tri­ellen Forschung und Entwick­lung und entwi­ckelte verschie­dene Systeme in den Berei­chen Consumer Electronic, Medizin und Auto­mobil, von Multi­media-Heim­netz­werken über trag­bare Tele­me­dizin bis hin zur Steue­rung von Verbren­nungs­mo­toren und Fahr­zeug­in­stru­menten. Neben seinem tech­ni­schen Hinter­grund verfügt András über inter­na­tio­nale Führungs­er­fah­rung. In seiner letzten Posi­tion leitete er 180 Mitar­beiter*innen als tech­ni­scher Direktor des Geschäfts­be­reichs eines Auto­mo­bil­zu­lie­fe­rers.

Ingo Pill kam im September 2020 als Senior Scien­tist für Depen­dable Embedded Systems zu SAL. Er hat einen MSc- und PhD-Abschluss in Infor­matik von der TU Graz (Curri­culum Tele­matik) und bevor er zu SAL kam, arbei­tete Ingo als leitender Wissen­schaftler in der Gruppe Soft­ware Engi­nee­ring and Arti­fi­cial Intel­li­gence von Prof. Wotawa an der TU Graz.

Jakub Breier kam eben­falls im September 2020 als Senior Scien­tist für Embedded Secu­rity zu SAL. Er erhielt seinen BSc und PhD in Infor­matik von der Slowa­ki­schen Tech­ni­schen Univer­sität in Bratis­lava und seinen MSc in IT-Sicher­heit von der Masaryk Univer­sität in Brünn (Tsche­chi­sche Repu­blik). Bevor er zu SAL kam, war er Cyber­se­cu­rity Re­search Lead am HP-NTU Digital Manfu­ac­tu­ring Corpo­rate Lab in Singapur.

Manuel Frei­berger kam im November 2020 als Staff Rese­ar­cher für Embedded Systems zu SAL. Zuvor arbei­tete er bei Anton­Paar, wo er beispiels­weise Algo­rithmen und Firm­ware für dyna­mi­sche Lichtstreu­ungs­in­stru­mente (Messung der Parti­kel­größe) oder Raster­kraft­mi­kro­skopie (Messung der Topo­logie und Ober­flä­chen­ei­gen­schaften im Nano­me­ter­be­reich) entwi­ckelte. Er hat einen MSc und einen PhD in Elek­tro­technik von der TU Graz.

Edi Muskardin arbeitet an seiner Doktor­ar­beit in unserem SAL Doctoral College. Er fasst seine Forschung als "KI trifft auf formale Methoden" zusammen und erklärt: "Unter formalen Methoden verstehen wir die Logik und mathe­ma­ti­sche Darstel­lung eines Systems, um das Verhalten eines KI-Agenten / Deep Neural Network zu deuten und zu erklären. Auto­mata Learning hilft uns, besser zu verstehen, was eine Maschi­nen­kom­po­nente dann tatsäch­lich gelernt hat. Wir hoffen, dass formale Methoden uns der erklär­baren KI einen Schritt näher bringen."