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Dr. techn. Nikola Serbedzija
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ASCENS

Autonomic Service-Component Ensembles

01. Okt. 2010 bis 30. Sept. 2014

Im Projekt ASCENS (Autonomic Service-Component Ensembles) werden auf europäischer Ebene Theorien der Selbstorganisation von Sensornetzwerken untersucht. Ein Beispiel sind Verkehrsmanagement-Systeme, die Informationen aus allen verfügbaren Quellen wie Verkehrsmanagementzentralen, Verkehrsinfrastruktur, aber auch Fahrzeugen oder anderen mobilen Geräten zu effizienten Mehrwertdiensten integrieren. Die Wissenschaftler erforschen Methoden für die Entwicklung von Service-Komponenten Ensembles, die sich selbst organisieren und autonom agieren. Dazu entwickeln sie zunächst eine Logik und Programmiersprache sowie Modelle für die Darstellung der Komponenten und ihres Zusammenspiels. Hinzu kommen Technologien für Wissensrepräsentation, Selbstwahrnehmung und Anpassungsfähigkeit der Rechner. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Korrektheitsnachweis für das Verhalten der einzelnen Komponenten und des Ensembles. Nicht zuletzt soll im Rahmen von ASCENS eine Integrationsplattform für Entwicklungstools entstehen. Um die entwickelten Methoden zu überprüfen, führen die Forscher im Rahmen von ASCENS drei Fallstudien durch.

Im ersten Szenario soll eine Gruppe von Robotern gemeinschaftlich eine Aufgabe lösen, wie z. B. einen Gegenstand zu lokalisieren und an einen vorgegebenen Ort zu transportieren, wobei sich in der Umgebung Hindernisse wie Löcher, Hügel, Barrieren usw. finden. Sollen die Roboter diese Herausforderung meistern, müssen sie in der Lage sein, sich selbst, ihre »Mitspieler« sowie die Umgebung wahrzunehmen. Sie müssen über Lokalisierungsmechanismen verfügen, sich an Veränderungen anpassen und selbst organisieren können. Sofern dies gelingt, können derartige Roboter-Ensembles z. B. im Katastrophenschutz für Räumungs- oder Sondierungsarbeiten eingesetzt werden.

In der zweiten Fallstudie soll Cloud Computing für wissenschaftliche Anwendungen nutzbar gemacht werden. Wissenschaftliche Untersuchungen benötigen häufig viel Rechenpower sowie spezialisierte Computerprogramme, die über so genannte »Clouds«, d. h. verteilte Rechner und Programme, zur Verfügung gestellt werden. Ziel von ASCENS ist es, die Anforderung und Buchung von Diensten innerhalb der Cloud zu erleichtern.

In der dritten Fallstudie entwickelt SQC gemeinsam mit VW ein intelligentes Verkehrsmanagement-System, das die einzelnen Komponenten wie Fahrzeuge, Ladestationen, Verkehrsinformationssysteme, aber auch Straßen oder einzelne Steuergeräte in Fahrzeugen als unabhängige Sensorknoten versteht. Die Knoten sollen miteinander vernetzt werden, um Mehrwertdienste wie eine verbesserte Navigation oder Verkehrsprognose bieten zu können. Technologische Herausforderungen angesichts der Entwicklung derartiger Dienste liegen einerseits in der hohen Dynamik des Verkehrs (Verkehrsfluss, Verkehrsaufkommen). Andererseits muss man der steigenden Anzahl und Komplexität der elektronischen Komponenten, dem hohen Grad an Vernetzung sowie der Komplexität der entstehenden Netzwerke (Car2Car, Car2x) Rechnung tragen. Dem will das Projekt mit einem dezentralen, dynamischen und selbstlernenden Netzwerk begegnen.

In diesem Projekt, das unter der Leitung der Ludwig-Maximilians-Universität München innerhalb des 7. Forschungsrahmenprogramms von der Europäischen Union gefördert wird, arbeiten die SQC-Wissenschaftler mit Kollegen aus ganz Europa zusammen.