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European Digital Innovation Hub Schleswig-Holstein (EDIH-SH)

Das übergeordnete Ziel des EDIH-SH lautet: Digitale und grüne Transformation durch Innovationen, indem neue bzw. neuartige digitale Lösungen auf Produkt- und Prozessebene geschaffen werden, bei denen Nachhaltigkeits- und Klimaaspekte konsequent im Innovations- und Umsetzungsprozess berücksichtigt werden. Ergebnis sind ökonomische und ökologische Effizienzgewinne durch digitale Lösungen und damit verbunden eine Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit.

jUnitRV—Temporal Assertions for jUnit

jUnitRV
jUnitRV is a tool extending the unit testing framework jUnit by runtime verification capabilities. It provides a new annotation @Monitors listing monitors classes that obseve the test case execution and verify temporal assertions. jUnit’s concept of assert-based verification is extended towards checking properties of complete execution paths.

O5G-N-IoT - Offene 5G-Campusnetze für Notfalleinsätze, unterstützt durch Technologien für das Internet der Dinge (IoT)

Das ISP ist Teil eines Konsortiums aus Unternehmen und Hochschulen, das unter Nutzung der 5G-Technologie eine offene 5G-Infrastruktur sowie verschiedene innovative – auch portable - 5G-Komponenten entwickelt, mit deren Hilfe z. B. Noteinsatzkräfte im Katastrophenfall beim Eintreffen am Einsatzort schnell eine eigene, verlässliche Kommunikationsinfrastruktur aufbauen können, um sich möglichst umgehend ein Lagebild zu verschaffen. Denn gerade im Fall von Naturkatastrophen ist häufig die lokale Kommunikationsinfrastruktur zerstört.

cMALEESS - Cloud-based Monitoring and Analysis for Lithium-Ion Electrical Energy Storage Systems

Lithium-­ion battery systems consist of several individual cells, together with an electronic battery management system (BMS) to protect the cells from operating outside safe regions and to provide state­-of­-charge (SOC) and state-­of-­health (SOH) estimates. In the project, our institute ISP designed and developed a prototype of a cloud­-based monitoring and analysis framework for lithium-­ion electrical energy storage systems together with the industry partner LION Smart GmbH in Garching.

SecurePort - Sicherheit im Seehafen Lübeck

Als Betreiber der öffentlichen Lübecker Häfen ist die LHG für die Sicherheit im Hafen und der eingesetzten Informationstechnischen Lösungen verantwortlich. Mit Hilfe von innovativen IT-Lösungen möchte die LHG im Umfeld der Sicherheit automatisieren, Lücken schließen, die Sicherheit weiter verbessern und die umfangreichen gesetzlichen Anforderungen erfüllt werden.  Zudem zielt die LHG darauf ab, Vorreiter im Einsatz von Flug- und Unterwasserdrohen im Hafenumfeld zu sein. Gemeinsam mit den Projektpartnern sollen die Rahmenbedingungen geschaffen, sowie geeignete Hardware und Anwendungsfälle entwickelt werden.

LamaConv—Logics and Automata Converter Library

LamaConv—Logics and Automata Converter LibraryLamaConv (internal code name RltlConv) is a Java library that is capable of translating expressions in temporal logics into equivalent automata and to generate monitors out of these automata. These monitors can be used for runtime verification and model checking.

DOING eBus – Datenbasierte Optimierungsnetzwerke für die intelligente Nutzung elektrisch betriebener Busse

Das Projekt “Datenbasierte Optimierungsnetzwerke für die intelligente Nutzung elektrisch betriebener Busse” (DOING eBUS) forscht für eine erfolgreiche Umstellung der Verkehrsbetriebe in Schleswig-Holstein auf elektrische Antriebe. Die Nutzung eines fluktuierenden Stromangebots zum Betrieb einer kompletten Busflotte und die Auswirkungen von stationären Speichern auf das Netz sind bisher noch nicht bzw.

MoVE – Modular Validation Environment for Medical Device Networks

In the last years, the integration and networking of medical devices have become an indispensable part of modern operation rooms. The market is currently characterized by closed solutions from international manufactures, so that market access for small and medium-sized enterprises (SME) in the medical technology field is quite limited.

LeaRNNify - New Challenges for Recurrent Neural Networks and Grammatical Inference

The project LeaRNNify (https://www.learnnify.org) is at the interface of formal methods and artificial intelligence. Its aim is to bring together two different kinds of algorithmic learning, namely grammatical inference and learning of neural networks. More precisely, we promote the use of recurrent neural networks (RNNs) in the process of verifying reactive systems, which until now has been reserved for grammatical inference. On the other hand, grammatical inference is finding its way into the field of classical machine learning.

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