Jahresbericht 2009 - Institute of Computer Science - Universität ...

Universität Osnabrück Institut für Informatik Jahresbericht 2009 Projekte 59
Organic Computing - Kontrollierte Selbstoptimierung
Leitung Prof. Dr.-Ing. Werner Brockmann
Mitarbeiter M.Sc. Nils Rosemann
Förderung Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG
Laufzeit seit 09/2005
Stichworte Organic Computing, lernfähige Systeme, kontrollierte Selbstoptimierung
Bei eingebetteten Echtzeitsystemen, die für zunehmend
komplexere Aufgaben und Umgebungen eingesetzt
werden, ist das notwendige Systemverhalten
zur Entwicklungszeit nicht immer vollständig planbar,
da nicht mehr alle möglichen Systemzustände
und Fehlerszenarien (mit einem vertretbaren Aufwand)
vorhergesehen und im Entwurf berücksichtigt
werden können. Durch Methoden des Organic
Computing soll daher die verfügbare Leistungsfähigkeit
moderner Mikroelektronik genutzt werden, um
durch Selbstorganisation ein robustes Verhalten bei
Lücken und Fehlern im Entwurf und bei Störungen
im laufenden Betrieb zu erreichen. Dazu werden
Anleihen bei organischen Systemen genommen, da
diese genau solche Fähigkeiten aufweisen. Insbesondere
das vegetative Nervensystem und das Immunsystem
sind gute Beispiele für die erforderliche
selbstorganisierte, verteilte Informationsverarbeitung
bei Anomalien und Störungen.
Um solche Selbstorganisationstechniken auch für
sicherheitskritische eingebettete Echtzeitsysteme
einsetzen zu können, wurden und werden im Rahmen
dieses Projekts Methoden für eine Kontrolle des
Selbstorganisationsvorgangs entwickelt. Sie basieren
auf Erweiterungen von Lernverfahren, die online
im laufenden Betrieb angewendet werden können.
Zum gezielten Umgang mit dem Stabilitäts-Plastizitäts-Dilemma,
auf das lernfähige Systeme oft
stoßen, wurde der FRANCA-Ansatz (Flexible Rate
Adaptation in Neuro(-fuzzy) Control Applications)
entwickelt und untersucht. Zusätzlich wurden die
Einsatzmöglichkeiten von Selbstmodellen im Rahmen
des IRIS-Ansatzes (Integrative Robust Intelligent
Systems) evaluiert.