Veröffentlichung in IEEE TSE

Im Top-Journal IEEE Transactions on Software Engineering (TSE) erscheint ein Artikel von uns über einen neuen Verifikations-Ansatz (DOI: 10.1109/TSE.2021.3110191). Dieser zeichnet sich durch folgendes aus:

  • Modellierung von Objekten im physikalischen Modell durch Object Life Cycles
  • Verknüpfung von Object Life Cycles mit Activity-Diagrammen anhand von Semantic Action Specifications
  • Automatisierte Überführung dieser Modelle in den Code des Tools nuXmv für Model Checking mit Model-driven Transformation
  • Allgemeine formale Kriterien für Consistency in Time Logic

Workflow des neuen Verifikations-Ansatzes

Fakultätspreis für Diplomarbeit

Banner der ETIT Hauptseite mit Logo und dem Campus Gußhaus.

Das ICT gratuliert Dipl.-Ing. Matthias Bittner für den Erhalt des Fakultätspreis der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik für die Präsentation seiner Diplomarbeit

Mustererkennung in heterogenen Smart Grids

Der stetige Ausbau dezentraler meist erneuerbarer Energieerzeuger sowie das Wachstum der Elektromobilität stellen unser Stromnetz vor immer größere Herausforderungen. Die Energy&IT Gruppe des ICT forscht hier intensiv an neuen Konzepten und Lösungen und ist daher besonders stolz auf die erfolgreiche Zusammenarbeit mit der Siemens AG Österreich in der Smart Grid Forschung, welche diese Diplomarbeit ermöglicht hat.

Auch in Zukunft wird uns Matthias im Rahmen seines PhDs im CD Labor für Embedded Machine Learning des ICTs erhalten bleiben und wir freuen uns auf weitere spannende Projekte und eine weitere Stärkung der Zusammenarbeit mit Siemens.

Abstract der Arbeit: Bei einem Smart Grid nur die abgetasteten Netzmesswerte zu beobachten, ist eine altmodische und veraltete Art, solch ein hochdynamisches und heterogenes System zu betrachten. Vielmehr ist es notwendig, die Einflüsse der Umwelt (z.B. Wetter, saisonales Verhalten) und der Heterogenität (z.B. unterschiedliche Energiequellen und Verbraucher) in die Analyse und Optimierung mit einzubeziehen. Diese Arbeit geht daher von einer sehr abstrakten Sichtweise eines Smart Grids aus und stellt eine Pipeline für das Extrahieren von Mustern und einen Machine Learning Design Cycle vor. Die Pipeline legt Methoden und Konzepte zur Extraktion von Mustern in Bezug auf die Umwelt und die heterogenen Einflüsse dar. Dieser Schritt des Erkennens und Extrahierens von Mustern wird durch die Anwendung dieser Pipeline auf historische Daten eines bestehenden Testbeds in Aspern Wien, Österreich, erreicht. Der zweite Teil dieser Arbeit konzentriert sich auf den Machine Learning Design Cycle, der eine allgemeine Methodik für die Entwicklung von Machine Learning Konzepten basierend auf den extrahierten Mustern bereitstellt. Dies resultiert in Konzepten für die Vorhersage des Energieverbrauchs auf Basis von Umwelteinflüssen, das Clustering von Systemzuständen und die Erkennung von seltenen Events. Das übergeordnete Ziel all dieser Konzepte ist es, die Funktionalität, Zuverlässigkeit und Effizienz solch moderner Smart Grids zu optimieren.

Betreuer: Dipl.-Ing. Daniel Hauer, Ao.Univ.Prof. Dr. Thilo Sauter

ICT @ ComForEn 2021

The 2021 edition of the International Symposium on Communications for Energy Systems (ComForEn) in Vienna has been performed in a hybrid setting. It was attended by stakeholders and participants to thematically related R&D projects. 
For two days, the 70 participants listened to 21 presentations and workshops on “Design”, “How to Energy Community?”, “ICT Solutions for Energy Communities across Europe”, “Reduction of the complexity of ICT systems” and a Workshop on „BIFROST – A narrative simulation tool for Smart Energy scenarios”.
The Institute of Computer Technology at TU Wien was represented with presentations, challenge participations, and a workshop.

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Project Assistants

30-40 hours per week | limited until 30.09.2024

At the Institute of Computer Technology, in the research area Embedded Machine Learning, there are vacant positions for Project Assistants (Post-Doc and PhD student), from 01.01.2022, with the following scope of responsibility.

  • Research and project work in the area of Machine Learning and Embedded Systems
  • Supervision of students in the area of Machine Learning, Embedded Systems, Data Science, and Computer Vision
  • Collaboration in organizational and administrative tasks in a Christian Doppler Laboratory

https://www.ict.tuwien.ac.at/wp-content/uploads/2021/11/211104_Ausschreibung-Project-Assistants.pdf

Die Chipkrise erreicht das ICT

STMicroelectronics hilft aus

Der Chipmangel in vielen Teilen der Welt hat auch vor dem ICT nicht Halt gemacht. Das für die Lehrveranstaltungen „Mikrocomputer VU“ und „Mikrocomputer für Informatiker_innen VU“ verwendete Entwicklungsboard NUCLEO-F334R8 ist bei unseren Distributoren nicht mehr erhältlich. Durch seine großzügige Unterstützung hat der Hersteller selbst mitgeholfen, dass auch in diesem Wintersemester die LVAs wie geplant durchgeführt werden können – inklusive Verwendung des Boards! Danke an STMicroelectronics!

https://www.ict.tuwien.ac.at/wp-content/uploads/2020/07/HOMEStation_1-2-1024x768.jpg
Die HOME-Station des ICT

Best Teacher Award und Best Distance Lecture Award 2021

Das Daumendrücken hat sich ausgezahlt: Das Institut für Computertechnik wurde bei den diesjährigen Best Teaching Awards gleich mit zwei Preisen ausgezeichnet! Wir gratulieren Dr. Friedrich Bauer und Dipl.-Ing. Daniel Hauer zum Best Teacher und zur Best Distance Lecture (für die LVA „Mikrocomputer Labor“). Danke an alle Studierenden für Ihre Stimme! https://www.tuwien.at/tu-wien/aktuelles/news/das-waren-die-best-teaching-awards-2021

Best Teaching Awards 2021 – Nominierung

Auch bei der 5. Ausgabe der Best Teaching Awards ist das Institut für Computertechnik stark vertreten: insgesamt wurden drei Lehrveranstaltungen (Mikrocomputer Labor, Digitale Systeme VO, Digitale Systeme UE) für den Best Distance Lecture Award und zwei Vortragende für den Best Teacher Award nominiert! Wir erwarten mit Spannung die Preisverleihung am 7. Oktober und drücken unseren Nominierten Friedrich Bauer und Daniel Hauer die Daumen!

ICT Institutstreffen 2021

Das halbjährliche Institutstreffen am 23. März 2021 hat auch diesmal wieder unter Pandemiebedingungen als GotoMeeting stattgefunden. Das Hauptthema war die Vorstellung neuer und laufender Projekte. Insgesamt sind zur Zeit 32 drittmittelfinanzierte Projekte mit einem Gesamtvolumen von 940.000 Euro aktiv.

Best University Booth Award, DATE2021

ICT has been granted the Best University Booth Award at DATE2021 for the project

MELODI – Mass E-Learning of design, test, and prototyping DIgital hardware

which

  • provides an efficient and economical full-stack solution to reduce substantial resource requirements from both universities and students,
  • enables an effective online learning platform,
  • is based on our previous experience with E-Learning (open-source system VELS) and
  • enables students to remotely interact with a FPGA using a web interface and video stream.

MELODI – System Architecture
Partial reconfiguration allows multiple independent users on one single FPGA.

MELODI – Web interface
Task example: One of the users submits a VHDL design for a servo and can afterwards interact with the HW using virtual buttons and a live video stream.

We want to thank our students Mr. Felix Braun and Mr. Philipp-Sebastian Vogt for this great achievement and their presentation at DATE2021.

Daniel Hauer, Friedrich Bauer, Felix Braun, Axel Jantsch, Markus D. Kobelrausch, Martin Mosbeck, Nima TaheriNejad and Philipp-Sebastian Vogt