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    KMU-innovativ - Verbundprojekt WinOSens: Wartungs- und infrastrukturarme Objektlokalisierung zur Steigerung von Effizienz und Transparenz in industriellen Logistprozessen mithilfe des machschinellen Lernens in eingebetteten Sensorsystemen
    WinOSens zielt darauf ab, Wege zu erforschen und zu entwickeln, um mikrocontrollerbasierte Sensormodule mit maschinellem Lernen zur Objektlokalisierung und Selbstwahrnehmung zu kombinieren. Gleichzeitig werden die von den Sensorknoten gelesenen Daten und die Lokalisierungsinformationen an das Cloud-Backend zur weiteren Verarbeitung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übertragen. Zu den angestrebten Anwendungsfällen gehören die Bestandsverfolgung in innerbetrieblichen Logistiksystemen und die Unterstützung von Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen. Das Institut für Telematik konzentriert sich in diesem Projekt vor allem auf die Erforschung und Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens für Geräte mit geringem Stromverbrauch und geringer Leistung wie Mikrocontroller.
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    Urbane Lufttransportsimulation: Simulationsbasierte Entwicklung von Infrastruktur- und Betriebskonzepten zur Bewertung der Chancen und Risiken des Aufbaus urbaner Luftmobilität am Beispiel der Metropolregion Hamburg
    Ziel des Projektes ULTRAS ist die Bewertung von Möglichkeiten und Risiken bei der Entwicklung eines integrierten Lösungsvorschlags für ein urbanes Lufttransportsystems (UAM) in der Metropolregion Hamburg. Dazu werden für konkreten Transportbedarf und Routen von Lufttaxies mit ihren Kapazitätsbeschränkungen 4D-Trajektorien geplant. Die Trajektorien werden in eine Schnellzeitsimulation überführt, in der sich die unbemannten Lufttaxis trotz ihrer Ortungstoleranzen autonom seperieren können um Kollisionen auszuschließen. Fahrzeugdynamik und Flugregler werden ebenso simuliert wie redundante Sensoren und Echtzeitkommunikation zwischen den Fahrzeugen und mit einem Kontrollzentrum am Boden. Die Simulationsergebnisse werden unter verschiedenen technischen Aspekten, dem wirtschaftlichen Nutzen sowie den Kosten und Umweltauswirkungen bewertet. Unter den Kriterien der Akzeptanz und Wirtschaftlichkeit wird eine volkswirtschaftliche Bewertung vorgenommen und Handlungsempfehlungen abgeleitet.
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    I³-Project - Cyber Physical Energy Systems - Sustainability, Resilience and Economics
    It is common goal to avoid greenhouse gas (GHG) emissions as soon as possible to overcome issues regarding climate change. In Germany, most reduction can be observed in the electricity sector due to intensive expansion of renewables like wind and photovoltaic energy. Renewable energy mostly arises in form of electric energy, therefore the ongoing GHG reduction is mainly located in the electricity sector. To decarbonize the whole energy system, electric energy should be used in other sectors too which leads to the concept of sector coupling. During energy transition, single big producer will be exchanged by geographically dispersed supply-dependent decentralized energy resources (DER) with different energy quality. Because energy conversion, for example from electricity via Power-to-Gas to hydrogen or further to synthetic methane, is always entailed by efficiency loss, direct electrification of these sectors is a part of this transition. However, this conversion path provides long-term energy storage options with the ability to compensate for seasonal intermittency in energy production. To maintain today’s high standard of supply availability, new concepts for flexibility provision have to be developed in this context. The creation of new flexibility options, which can be provided by generator side as well as demand side, requires sophisticated information and communication technologies (ICT) to achieve the high information density needed. Furthermore, sector coupling happens not only on the primary physical part, but also on the secondary digital part. Fig. 1 below depicts these two coupling paths. Energy transition and sector coupling requires not only changes on the physical and digital side, but also on the market side. Detailed availability of data, e.g. due to the ongoing roll out of smart meters, and the lack of tradability with small amounts of energy produced by DER will result in possible new market concepts. One example for this are virtual power plants, which make use of geographically distributed producer and pooling effects in form of combination of different technologies and more precise forecast possibilities due to stochastic effects. Despite a large number of existing energy models, these mostly consider only one sector. As soon as more sectors participate in the modelled energy provision, modeling depth decreases due to complexity and computational cost. Although simplifications led to the possibility of simulating the overall system, this approach diminishes the result accuracy. Market-related considerations are also often considered specifically for individual sectors. The goal of this project is to develop a co-simulation platform that takes dynamic effects on the physical side into account and is capable of simulating event based ICT models and protocols. Furthermore, optimization algorithms are developed and investigated which allow simulation of coupled effects for this holistic approach and derive optimal operating conditions on the background of the German energy policy goal triangle.
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    Autonome Tauchroboter-gestützte Beobachtung von Fischschwärmen
    Der Klimawandel verändert Lebensbedingungen von Tierpopulationen drastisch. Insbesondere bedrohte Fischarten leiden unter Hitzewellen und sauerstoffarmen Bereichen unter Wasser. Um die konkreten Folgen des Klimawandels auf Fische zu erfassen, untersuchen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften (HAW) gemeinsam mit der Technischen Universität Hamburg (TUHH) sowie der Universität Hamburg (UHH) das Verhaltensmuster von Fischschwärmen mit Hilfe von autonomen Tauchrobotern. Die Behörde für Wissenschaft, Forschung und Gleichstellung (BWFG) fördert das interdisziplinäre Verbundprojekt „Autonome Tauchroboter-gestützte Beobachtung von Fischschwärmen“ im Rahmen der Landesforschungsförderung Hamburg mit 1,25 Millionen Euro auf bis zu dreieinhalb Jahre. Die Temperatur der Weltmeere steigt stetig. Während der Temperaturdurchschnitt der weltweiten Meeresoberflächentemperatur im Jahr 1980 bei minus 0.04 Grad lag, zeigen die Messungen 2018 bereits einen Wert von plus 0.66 Grad Celsius. Neueste Studien geben an, dass in den letzten Jahrzehnten die Erwärmung zu einem Verlust an Fischereiertrag von bis zu 35 Prozent geführt hat. Prognosen zeigen, dass die Biomasse der Fischpopulationen künftig mit jedem Grad Erwärmung um durchschnittlich 5 Prozent abnehmen wird. Mit diesen extremen Entwicklungen haben insbesondere bedrohte Fischarten, wie beispielsweise Kabeljau und Hering zu kämpfen. Die klimatischen Veränderungen zwingen Fischschwärme dazu ihr Migrations- und Verhaltensmuster zu verändern. Was das beispielsweise für die Futtersuche oder die Fortpflanzung der Fischarten bedeutet, wollen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Verbundprojekts mit Hilfe von autonomen Tauchrobotern in küstennahen Gebieten von Nord- und Ostsee erforschen. Dazu entwickelt das Forscherteam Methoden, Konzepte und Algorithmen für kleine, kompakte und wendige Tauchroboter. Damit ist es, im Gegensatz zu herkömmlichen Untersuchungsmethoden auf Forschungsschiffen, erstmalig möglich Fischschwärme in flachen Gewässern und in Küstennähe zu beobachten. Ähnlich einer ferngesteuerten Flugdrohne, sollen die Roboter Fischschwärme unter Wasser aufspüren und begleiten. Akustische Lokalisations- und Kommunikationsverfahren ermöglichen dabei die Abstimmung der einzelnen Roboter untereinander, die dann koordiniert Messdaten über das Fischverhalten sammeln und lokal auswerten. Das Ziel ist es aus den gesammelten Messdaten noch unbekannte Konsequenzen des Klimawandels auf bedrohte Fischarten vorhersagen zu können, um konkrete Handlungsempfehlungen für den Klimaschutz zu geben.
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    I³-Lab - Structural Integrity Using Vibro-Acoustic Modulation (VAM) to Extend the Lifetime of Civil Infrastructure
    Motivation Vibro-acoustic modulation (VAM) is a promising novel method for non-destructive testing for fractures and fatigue of a variety of materials using ultrasound. Similar to a long-term ECG for a human, continuous and detailed monitoring of the "structural health" of civil infrastructure can detect small defects—so called micro-fissures—early; i.e., even before macroscopic and visual damage such as cracks evolves. It is hence possible to increase safety while also drastically reducing the cost of maintenance and prolonging the lifetime. By collaboration of researches from the domains of material science, computer science, and electrical engineering, continuous monitoring can be achieved effectively, using tiny sensors, The latter periodically produce an acoustic signal at one location and record and analyze the received signal at a different location in the same structural element. With recent progress in exploiting environmental energy sources such as solar or vibration for miniature sensing devices—equipped with wireless communication devices to transmit their measurements—setup and maintenance costs of such monitoring systems are drastically reduced. Meanwhile, non-invasive and facile sensor installation is achieved. Goals and Contributions A collaboration of the Institute of Polymer and Composites, the Institute for Metal and Composite Structures and the Institute smartPORT at Hamburg University of Technology (TUHH) will carry out research in multiple fields to work towards the cost effective, custom monitoring solution described above. The goals include gaining new insights into the VAM method and the initiation of cracks in general as well as automated investigation of the sensor results using artificial intelligence technologies. The focus of the institute smartPORT embraces research and methods and algorithms for energy-autarkic sensing and data preprocessing and the development of a wireless, low-cost and self-sustained embedded prototype. In particular, research challenges are reliable computing while tolerating of fluctuating power supply from energy harvesting (transient computing) and synchronization of such sensor nodes for simultaneous measurements in order to not identify but also localize defects.
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    Machine Learning für ressourcenbeschränkte eingebettete Systeme
    Nach Jahrzehnten intensiver Forschung hält Machine Learning (ML) zunehmend Einzug in reale Anwendungen. Wegbereiter sind der Fortschritt von Rechensystemen mit enormer Rechenleistung und die Verfügbarkeit großer Mengen von Daten. ML hat ein enormes Potenzial, die Leistungsfähigkeit von Geräten und Maschinen unterschiedlichster Anwendungsbereiche zu steigern. In den nächsten fünf bis zehn Jahren wird ML auch in eingebettete Systeme Einzug halten. Schon heute können solche Anwendungen für Maschinen mit leistungsfähigen Verarbeitungseinheiten (z. B. Industrie-PCs) erstellt werden. Aber kleinere Geräte haben meist nur preiswerte, energiesparende kleine Mikrocontroller. Zwar haben einige Mikrocontroller bereits eine 32-Bit-Architektur, Fließkomma-Arithmetik und Instruktionen für die Vektorverarbeitung. Aber auch 8-Bit-Architekturen ohne Fließkomma-Arithmetik sind noch weit verbreitet. Als RAM-Größen sind zwischen 2 kB und 512 kB typisch. Außerdem werden viele Geräte mit Batterien versorgt. Daher gibt für den Einsatz von ML auf kleinen Mikrocontrollern die große Herausforderung, den Verbrauch von Energie-, Rechen- und Speicherressourcen an die Realität solcher Systeme anzupassen. Im Projekt soll daher untersucht werden, wie maschinelles Lernen hauptsächlich in Form künstlicher neuronaler Netze (KNN) effizient auf leistungsschwachen Mikrocontrollern verwendet werden kann. Dabei wird ML für typische Anwendungen eingebetteter Systeme eingesetzt, wie die Auswertung von Sensorsignalen oder die Optimierung der Kommunikation in Sensornetzen. Es wird betrachtet, welche Problemgrößen auf ressourcenbeschränkten Mikrocontrollern welcher Leistungsfähigkeit umsetzbar sind. Der Ressourcenbedarf wird durch Kombination unterschiedlicher Ansätze reduziert. So muss das ML-Problem auf das für die Anwendung absolut Notwendige reduziert werden, also z. B. Eingaben vorverarbeitet oder unnötige Eingaben entfernt werden. Verwendete KNNs dürfen nicht zu groß (Anzahl Ebenen, Neuronen, Verbindungen zwischen Neuronen) gewählt werden. Alternativ wird zunächst ein großes KNN trainiert und danach komprimiert. Für Gewichte und Zwischenergebnisse können Bit-Breiten reduziert werden (z. B. Festkomma, binäre- oder ternäre Werte, hierarchische Quantisierung). Teilprobleme, die nicht im eingebetteten System ausgeführt werden müssen (wie Training, Optimierungsläufe, Vorverarbeitung), sollten so weit wie möglich auf ein leistungsfähiges System verschoben werden. Als erste Anwendung dient ein eingebettetes System, das Handgesten (z. B. Handbewegung von links nach rechts oder von oben nach unten) mit einem KNN erkennt. Es soll in Massenproduktion für einen Preis unter einem Euro produzierbar sein und als Komponente in Geräten verbaut werden. Lichtsensoren in einer 3x3-Matrix dienen als eine Art Facettenauge. Ihre Signale werden im Prototyp von einem Mikrocontroller ATmega328P (8-Bit, 16 MHz, 2 kB RAM, 32 kB Flash-Speicher) verarbeitet. Dazu wird ein KNN ausgeführt, das erkannte Bewegungen in Gesten klassifiziert.
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    Demand Response mit Elektroboilern in Haushalten
    In Stromnetzen ist die erzeugte und abgenommene Leistung zu jedem Zeitpunkt gleich. Traditionell werden dazu Kraftwerke so geregelt, dass sie exakt die von den Kunden abgenommene Leistung produzieren. Zukünftig wird aber mehr und mehr Strom durch Wind- und Solarfarmen erzeugt. Das geschieht abhängig vom Wetter, nicht nach dem Bedarf der Kunden. Damit ergibt sich die Frage, wie weiterhin Produktion und Abnahme in der Balance gehalten werden können. Demand-Response-Verfahren tragen zur Lösung dieses Problems bei, indem sie die abgenommene Leistung von Kunden an die verfügbare Leistung anpassen. Ein Ansatz ist, dass Stromanbieter unterschiedliche Endkundenpreise für Zeiträume des nächsten Tages festlegen und ankündigen (Day-Ahead-Real-Time-Pricing, DA-RTP) und Kunden Ihren Verbrauch verschieben können um Geld zu sparen. Das Projekt untersucht, wie Elektroboiler in Haushalten (DEWHs) für Demand-Response verwendet werden können. Es wird angenommen, dass Boiler mit dynamischen Preisen gesteuert werden, die dem DA-RTP-Paradigma folgen, um die Privatsphäre der Bewohner in den Haushalten zu schützen. Dazu werden Modelle für Boiler und deren Nutzung entwickelt. Diese werden für Optimierungen und Heuristiken verwendet, die Endkundenpreise berechnen. Die so entstehenden Lastprofile für viele Boiler werden auf Vorhersagbarkeit und Genauigkeit im Vergleich zu Zielfahrplänen untersucht.
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    Open-Source Implementierung des IEEE 802.15.4 DSME Link Layers
    openDSME is an open source implementation of IEEE 802.15.4 DSME. It is designed be portable for various platforms, including simulation environments and hardware platforms including CometOS. The IEEE 802.15.4 standard with its widespread usage in wireless sensor and actuator networks was recently extended by several techniques that allow reliable data transmission for critical applications, such as industrial plants. This includes the Deterministic and Synchronous Multi-channel Extension (DSME) that allows for distributed assignment of time slots on multiple channels. The project page including source code and live results is available at www.openDSME.org.
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    Demand-Response mit Wasserbetten (DRWB)
    Ziel der Bundesregierung ist es, dass bis zum Jahr 2050 mindestens 80% des deutschen Stromverbrauchs aus erneuerbaren Energien zu produzieren werden. Der meiste Strom wird aus Wind- und Solarfarmen stammen, die wetterabhängig zeitweise Leistung deutlich über oder unter dem Bedarf produzieren werden. Demand-Response-Ansätze tragen zur Ausbalancierung von Produktion und Verbrauch bei, indem elektrische Lasten Ihre Leistungsaufnahme an die aktuelle Verfügbarkeit von Leistung anpassen. Das ist insbesondere bei Geräten mit thermischen Energiespeichern möglich, wie beispielsweise Heißwasserboiler oder Wasserbetten in Haushalten, bei denen die Wärmeproduktion aus Strom in anwendungsspezifischen Grenzen zeitlich verschoben werden kann. Dabei haben z. B. die ca. 1 Million Wasserbetten in Deutschland Heizungen mit einer Gesamtleistung von etwa 250 MW die in der Größenordnung von 0,1% des deutschen Stromverbrauchs verursachen. In diesem Projekt wird untersucht, welchen Beitrag Demand-Response-Verfahren für Wasserbetten zur Energiewende leisten können. Es ist ein Problem der multikriteriellen Optimierung. Neben der Maximierung der Wirkung für die Ausbalancierung von Stromproduktion und -verbrauch müssen der Gesamtenergiebedarf und die zusätzlichen Kosten minimiert sowie die Benutzeranforderungen erfüllt werden. Wasserbetten sollen eigenständige Geräte bleiben, die heute ohne neue Infrastrukturen der Stromanbieter oder Netzbetreiber eingesetzt werden können. Die erweiterte Temperaturregelung muss sicherstellen, dass die Wassertemperatur im engen Komfortbereich ist, wenn Menschen im Bett liegen. Da anders als bei großen industriellen Lasten der Strombedarf und damit die Wirkung eines einzelnen Gerätes für Demand-Response klein ist, müssen auch die dafür anfallenden Kosten für Herstellung, Installation und Betrieb minimiert werden. Einen Beitrag dazu wird eine durch die Regelung ermöglichte Reduzierung des Gesamtenergiebedarfs erbringen. Die Wasserbetten müssen für die Benutzer ohne großen Aufwand konfigurierbar sein und dürfen keine Daten über deren Verhalten Preis geben. Im Projekt wird ein Konzept für Demand-Response mit Wasserbetten entwickelt und simulativ sowie mit einem Prototyp untersucht. Als Prototyp wird ein reales Wasserbett um ein universelles Mess- und Regelmodul ergänzt. Mit ihm wird ein thermisches Modell für Wasserbetten entwickelt und validiert. Unterschiedliche Temperatur-Regelalgorithmen für Demand-Response und die Reduzierung des Gesamtenergiebedarfs werden entwickelt. Sie werden mit dem Prototyp erprobt und simulativ verglichen. Dabei wird auch der Aufwand für die Integration in Stromnetze, die Schätzbarkeit der Lastprofile und für das Stromnetz problematische große gleichzeitige Laständerungen vieler Wasserbetten betrachtet.
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