Tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks, DNNs) haben ihr Potenzial unter Beweis gestellt. Dies gilt vor allem für ihre Verwendung im Labor. Ihre Leistung beim Einsatz in der Praxis lässt allerdings zu wünschen übrig. Ein wesentliches Problem ist die Schätzung der Unsicherheit (uncertainty). Im Folgenden werden die Methoden näher betrachtet, die dieser Herausforderung gerecht werden.

Flexible Serviceorientierte Architekturen (SOA) in sicherheitskritischen Anwendungen? Das ist bislang quasi ausgeschlossen. Denn Dienste müssen verlässlich zur Verfügung stehen und Sicherheitsanforderungen zu jeder Zeit eingehalten werden. Mit resilientsoa hat das Fraunhofer IKS ein Software Framework entwickelt, das genau dies sicherstellt, das heißt: Service-Orchestrierung so sicher wie notwendig und so performant wie möglich.

Cloud-basierte Systeme sind auf eine stabile Verbindung zur Datenwolke angewiesen. Aber Verbindungsabbrüche passieren – darauf muss das System angemessen reagieren und gleichzeitig die Sicherheit garantieren. Wie, das zeigt das Fallbeispiel eines automatisierten Parksystems.

Künstliche Intelligenz hilft nicht nur dabei, Gesichter auf dem Smartphone zu erkennen und das Einparken zu erleichtern. Auch in vielen anderen Branchen wird mit KI gearbeitet. Vier kurze Einblicke.

Auf dem Automarkt liefern sich traditionelle Hersteller und neue Player aus der Softwarewelt ein Kopf-an-Kopf-Rennen. Wer am Ende die Nase vorn hat, entscheidet nicht nur die technologische Innovation, sondern vor allem auch die Sicherheit der Technologien.

Die Bewältigung der vielfältigen Herausforderungen bei zuverlässigen cloud-basierten cyber-physikalischen Systems of Systems (CPSoS) erfordert neue Ansätze, die automatisiert und effizient genug sind, um einige Elemente des Systems in die Laufzeit zu verlagern. Zur Konzeption und Bewertung der Systemarchitektur hat das Fraunhofer IKS einen iterativen, automatisierten Prozess entwickelt.

Wenn ein System nicht ordnungsgemäß funktioniert oder ein erforderlicher Dienst nicht rechtzeitig bereitgestellt wird, kann dies zu Personenschäden oder zum Tod von Menschen führen. Derartige Situationen, z. B. beim automatisierten Fahren und bei der Interaktion zwischen Mensch und Roboter, gelten daher als sicherheitskritisch. Aus diesem Grund müssen die beteiligten Systeme äußerst zuverlässig funktionieren. Um die Zuverlässigkeit von Systemen zu bestimmen, sind die Wissenschaftler am Fraunhofer IKS dabei, einen adaptiven, dynamischen und flexiblen Sicherheitsanalyseprozess zu entwickeln, der die Grenzen der bisherigen Methoden überwindet.

Seit vergangenem Jahr diskutieren Unternehmen und Verbände das Thema Resilienz in der industriellen Fertigung. Ziel ist es, Produktionsausfälle deutlich zu reduzieren. Aber: Hält Resilienz, was sie verspricht? Und was steckt eigentlich hinter dem Konzept Resilienz in der Produktion? Fünf Antworten auf fünf entscheidende Fragen!

Was machen KI-Forscherinnen und Forscher eigentlich in ihrem Labor? Wir nehmen Sie mit in unser Living Lab und zeigen Ihnen, wie die angewandte Forschung an sicheren Kognitiven Systemen aussieht.

Einen neuen Middleware-Ansatz für autonome Systeme verfolgt die ROS2-Plattform (Robot Operating System 2). Ein Überblick über Architektur, Funktionen und Vorteile.