Verbundprojekt: Elektroniksysteme für künstliche Intelligenz im Edge-Computing - DAIS

dc.contributor.authorBerekovic, Mladen
dc.contributor.authorMulhem, Saleh
dc.contributor.authorBuchty, Rainer
dc.contributor.authorEwert, Christian
dc.contributor.authorGrothe, Philipp
dc.date.accessioned2025-09-29T16:04:47Z
dc.date.available2025-09-29T16:04:47Z
dc.date.issued2025-09-29
dc.description.abstractDas DAIS-Projekt adressierte die Herausforderungen, die durch die Entwicklung des Internet of Things (IoT) entstehen. Durch die lokale Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen durch Edge-Knoten werden hohe Anforderungen an Netzwerkbandbreite, Latenz und Datenschutz gestellt. Edge Computing soll diese Anforderungen durch dezentrale, energieeffiziente und sichere Datenverarbeitung direkt an der Datenquelle erfüllen. Ziel des Projekts war die Entwicklung intelligenter, selbstorganisierender Hardware- und Softwarekomponenten für Edge KI-Anwendungen. Dabei lag der Fokus insbesondere auf der Minimierung des Energieverbrauchs und der Sicherstellung von Datenschutz. Die Universität zu Lübeck (UzL) brachte in das DAIS-Projekt ihre umfassende Expertise im ganzheitlichen Systementwurf sowie in der prototypischen Integration und Validierung ein. Der Schwerpunkt lag auf der Beschleunigung von KI-Algorithmen und sicherer Hardware in SC1 („Edge Hardware“) sowie auf der Entwicklung notwendiger Softwarekomponenten in SC2 („Enabling Software“). In SC4 („Security and Privacy“) arbeitete UzL an Themen wie IoT-Sicherheit, Authentifizierung, Autorisierung und Zertifizierung. Diese Beiträge flossen in die Demonstratoren in SC8 („Intelligent Transport and Mobility Demonstrators“) ein.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/23682
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/22699
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationUniversität zu Lübeck, Institut für Technische Informatik
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.subject.ddc600 | Technik
dc.titleVerbundprojekt: Elektroniksysteme für künstliche Intelligenz im Edge-Computing - DAISger
dc.title.subtitleSchlussbericht Universität zu Lübeck
dc.typeReport
dc.typeText
dcterms.event.date01.06.2021-31.12.2024
dcterms.extent2, 18 Seiten
dtf.funding.funderBMFTR
dtf.funding.program16MEE0126
dtf.funding.verbundnummer01233464
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