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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.

CONIRAS – Kontinuierliche nicht-intrusive Laufzeitanalyse von SoCs

CONIRAS – Kontinuierliche nicht-intrusive Laufzeitanalyse von SoCsDer Einsatz von Multicore-Prozessoren in eingebetten Systemen erfordert umfassende Beobachtungsmöglichkeiten, um die mit besonderer Wahrscheinlichkeit auftretenden nichtdeterministischen Fehler zu verstehen und die zugrunde liegenden Defekte beseitigen zu können. Die dazu nötige Erfassung von Systemzuständen ist bei bisher verfügbaren Emulationssystemen nur eingeschränkt möglich, da deren Möglichkeiten zur Erfassung und Auswertung von Trace-Daten vielen qualitativen und quantitativen Ansprüchen nicht genügen. Ziel dieses Projektes ist es daher, mit Hilfe eines neuartigen Debugging-Systems Trace-Daten in Echtzeit zu erfassen und im Hinblick auf ausgewählte Fragestellungen auszuwerten. Dazu sollen eine FPGA-Plattform und passende spezialisierte Synthese-Werkzeuge entwickelt werden.

Temporal Stream-based Specification Language TeSSLa

TeSSLa is a stream-based specification language designed for specifying and analyzing the behavior of cyber-physical systems. It is ideally suited for stream runtime verification (SRV) as it comes with current tools to support this goal. More information on TeSSLa can be found on www.tessla.io.

STePr

STePr

Previous to the devolpment of TeSSLa and its compiler, the logfile analysis tool STePr was developed. It is based on a similar modelling approach as TeSSLa but does not support asynchronous streams or coninuous time as first class citizen.

MISSION - Manage Information Seamlessly in Ports and Hinterlands

Der rasante Digitalisierungsprozess in allen Bereichen der Logistik erhöht das Daten- und Informationsaufkommen exponentiell und bietet das Potenzial, den Güterumschlag zu erleichtern, Arbeitsprozesse zu beschleunigen und neue innovative IT-basierte Dienstleistungen zu entwickeln. Um die Chancen der Digitalisierung im Sinne erhöhter Kosteneffizienz, Flexibilität und Transparenz im Hafenumfeld zu nutzen, ist die geeignete Vernetzung der Informationsflüsse entlang der gesamten Transportkette, und damit eine Abkehr von der gegenwärtigen Situation, in der einzelne, nicht ausreichend vernetzte, und teilweise plattformgebundene Informations-inseln die Regel sind, eine essentielle Voraussetzung.

Mufin–Runtime Monitoring with Union-Find Structures

Mufin–Runtime Monitoring with Union-Find StructuresMufin is a tool for runtime verification of object-oriented software system. It uses a novel algorithm for monitoring the individual behaviour and interaction of an unbounded number of runtime objects. This allows for evaluating complex correctness properties that take runtime data in terms of object identities into account. In particular, the underlying formal model can express hierarchical interdependencies of individual objects.

RoRo-Hafen-4.0 – Durchführbarkeitsstudie RoRo-Hafen-4.0

In Anlehnung an „Industrie 4.0“ soll die Studie zur Plattform „RoRo-Hafen-4.0“ die Steuerung und Organisation der gesamten Transportketten über einen RoRo-Hafen, der Lübecker Hafengesellschaft mbH, integrieren. Dies betrifft den gesamten Transportlebenszyklus, von der Quelle bis zum Ziel, und orientiert sich an den individuellen Wünschen von Verladern und Empfängern. Zudem soll eine unternehmensübergreifende Vernetzung aller Instanzen stattfinden. Dabei ist über die informationstechnische Vernetzung hinausgehend vor allem eine online basierte, integrierte und kooperative Disposition aller Prozesse angestrebt, die dort mit den internen Produktionslogistikketten verknüpft werden kann.

COEMS – Continuous Observation of Embedded Multicore Systems

Within COEMS, a novel platform for online monitoring of multicore systems is developed. It gives insight to the system’s behaviour without affecting it. This insight is crucial to detect non-deterministic failures as for example caused by race conditions and access to inconsistent data.

ARAMiS II – Debugging, Integration und Test für sicherheitskritische Multicore-Systeme

Im Rahmen des Projektes ARAMiS II werden Entwicklungsprozesse, -werkzeuge und Plattformen für den effizienten Einsatz von Multicore-Technologie analysiert und entwickelt. In enger Zusammenarbeit mit dem Partner Accemic entwickelt das ISP moderne Runtime-Verification-Techniken für Multicore-Plattformen.

Software Development Kit for the Open Surgical Communication Protocol

We are developing a software development kit (SDK) for the Open Surgical Communication Protocol (OSCP) that supports the development of interconnected medical devices according to the recent IEEE 11073 standards for interoperable medical device communication. Our tool, the OSCP Device Modeler, allows the specification of temporal assertions for the respective data streams of the systems and generates automatically corresponding monitors that may be used during testing, but also during the application in field to ensure adherence to the interface specification. A further tool, the OSCP Swiss Army Knife, allows subscribing to the services provided via the interfaces of the system under development and thereby supports its debugging.

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