Detektion von unerwartetem Verhalten in eingebetten Systemen - zum Beispiel durch Fehler zur Laufzeit. Maschinelles Lernen dient zunächst dazu, das nominale Verhalten automatisch zu bestimmen.
Wird Machine Learning in der Praxis eingesetzt, können Fehlfunktionen in der zugrunde liegenden Recheninfrastruktur die Korrektheit gefährden. Im Projekt wird dieser Zusammenhang analysiert.
Anwendung von Techniken des bestärkten Lernens im MAC-Protkoll IEEE 802.15.4 DSME
Künstliche neuronale Netze auf kleinen Microcontrollern zur Gestenerkennung.
Reliability, security, and safety become even more challenging in times of the Internet of Things (IoT). Devices operate jointly in large distributed networks and may affect each other's functionality due to failures or attacks. Identifying abnormal …
Shifting paradigms in electrical power generation, transmission and consumption will affect system dynamics and may negatively influence its small signal stability in the long run. A smaller stability margin calls for smart methods to monitor the …