JOptim - Jointly Optimized Allocation of Functionality in Systems of Systems

Mit zunehmender Komplexität verteilter Rechnerarchitekturen, einschließlich eingebetteter Hardware, wird die dynamische Zuordnung von Funktionen zu Computerknoten von Systems of Systems immer schwieriger. Ziel des Projekts ist es, solche Zuweisungen durch Optimierung mittels Design Space Exploration zu automatisieren. Wichtige Aspekte wie Safety, Security und Echtzeitbetrieb werden bei der Optimierung für den Lastausgleich im Automobilbereich als Constraints berücksichtigt.

Kurzbeschreibung

Die technischen Innovationen werden durch die Verbesserung der Interaktion unseres neuartigen Systems mit menschlichen Designexperten während der Entwicklung zusätzlich verstärkt, insbesondere durch automatische Erklärungen des Optimierungsergebnisses durch dieses System.

Wir schlagen eine völlig neue Kombination aus Design Space Exploration und Verbesserung der kognitiven Fähigkeiten des Menschen mittels (Bio-)Feedback vor, und wir werden innovative Lösungen für dieses wichtige Optimierungsproblem anbieten, die auch viel breiter anwendbar sein werden.

Ausgangssituation

Neue und zukünftige verteilte Computerarchitekturen im Bereich Automotive erfordern eine dynamische Zuordnung von Softwarefunktionen zu Computerknoten / Geräten von Systems of Systems (SoS). Diese Zuordnungen müssen für Lastverteilung optimiert werden. Da diese Zuordnungen nach der Bereitstellung während des Betriebs erfolgen müssen, ausgelöst durch bestimmte Ereignisse wie das Hinzufügen einer neuen Funktionalität oder eines Geräts, müssen sie automatisiert werden.

Ziel

Um diesen Bedarf zu adressieren, ist das Hauptziel des vorgeschlagenen Projekts eine automatisch optimierte Zuordnung von Funktionen zu den Computerknoten im SoS zu ermöglichen, wobei wichtige Aspekte wie Safety, Security und Echtzeitfähigkeit als Constraints berücksichtigt werden.

Vorgehen

Zur Erreichung dieses Ziels ist Innovation gegenüber dem Stand der Technik nötig. Wir schlagen vor Optimierungssuche durch Design Space Exploration (DSE) zu ermöglichen, d.h. einen solchen Suchraum durch Metamodelle und Transformationsregeln basierend auf Model-driven Engineering zu definieren.

Darüber hinaus schlagen wir eine völlig neue systematische Studie des Zusammenspiels zwischen einem solchen automatisierten Optimierer und menschlichen Experten während der Entwicklung vor, um die Ergebnisse des Optimierers zu verbessern.

Dabei werden die jeweiligen Lösungen mit der „Ground Truth" beim Lastausgleich in einem Simulator oder einer Hardware-in-the-Loop-Testumgebung verglichen. Menschliche Experten können die Zielfunktion oder Constraints direkt ändern, auch basierend auf Erklärungen des automatisierten Optimierers. Dabei werden verschiedene Messungen am Menschen durchgeführt.

Angestrebte Ergebnisse

Die erwarteten wissenschaftlichen Ergebnisse und Erkenntnisse sind ein neuer DSE-Ansatz zur automatisierten Optimierung der Zuordnung von Softwarefunktionen zu Hardware, sowie neue Studienergebnisse zum Zusammenspiel zwischen einem solchen automatisierten Optimierer und menschlichen Experten.

Projektbeteiligte

Projektleitung

Univ.Prof. Dr. Hermann Kaindl - TU Wien, Institute of Computer Technology

Projektpartner:innen

Dr. Bernhard Lutzer - TTTech Auto AG
Andreas Eckel, MBA - TTTech Auto AG
Univ.Prof. Dr. Frank Scharnowski - Universität Wien - Institut für Psychologie der Kognition, Emotion und Methoden

Kontaktadresse

Technische Universität Wien, Institut für Computertechnik
Univ.Prof. Dr. Hermann Kaindl
E-Mail: hermann.kaindl@tuwien.ac.at