Mikroelektronische Systeme und Anwendungen
Anwendungen von Mikrocontrollern oder FPGAs eröffnen ein vielfältiges technisch-wissenschaftliches Feld, das durch Aufbau von Schaltungen und Programmierung der Bausteine erschlossen wird. Mit „Machine Learning“ oder „Deep Learning“ haben neue Herangehensweisen Einzug gehalten, die zunehmend auch in der miniaturisierten Welt der „Embedded Systems“ zu finden sind und mit dem Stichwort „Edge AI“ verbunden werden. Mit dem Regensburg Center of Artificial Intelligence (RCAI) besteht die Möglichkeit, derartige Methoden über Institute hinweg in Projekten gemeinsam zu erforschen oder an Transferprojekten zu arbeiten. Das durchgehende und tiefe Verständnis von den Bauelementen über deren Verschaltung und Anwendung bis zu fortschrittlichen Software-Konzepten macht die Stärke auf diesem Gebiet aus. Dazu kommen weitere Fachgebiete, wie Signalverarbeitung und Regelungstechnik, die für bestimmte Fragestellungen einbezogen werden. Die Kommunikation innerhalb vernetzter mikroelektronischer Systeme bildet eine weitere Teildisziplin, in der z.B. Bussysteme und Echtzeitanforderungen wichtige Themen sind.
Beispielhafte Projekte
Beispielhafte Projekte befassen sich mit verschiedenen Anwendungen von Mikrocontrollern, mit Batteriemanagementsystemen, mit der Verarbeitung von Sensorinformationen oder maschinellem Lernen auf eingebetteten Systemen, oder Kommunikationsnetzen wie CAN oder Ethernet..
Im Labor Industrielle Elektronik wird neben Projekt- und Abschlussarbeiten, die oft Forschungscharakter haben, auch vertieft an Batteriemanagementsystemen gearbeitet, wobei Aspekte der Leistungselektronik, der Regelung und der Datenkommunikation untersucht werden. Eine Masterarbeit auf diesem Gebiet wurde mit dem VDE Bayern Award ausgezeichnet.
Beispiele für „Smart Embedded Systems“ sind etwa „Smart iBrush“, „Biometric Smart Pen“ oder Machine Learning Modelle für akustische Zustandsüberwachung, die auf 32-Bit Mikrocontrollern implementiert werden. An manchen dieser Themen wird in Industriekooperationen oder zusammen mit der Tokyo University of Science (Prof. YOSHIDA Takahiro) gearbeitet.
Aus dem Bereich der Elektroakustik gibt es Beispielanwendungen für die Lokalisierung von akustischen Quellen oder auch für Machine Learning Modelle für die Signalverarbeitung.
Publikationen
Die Publikationen aus der Fakultät Elektro- und Informationstechnik sind zunehmend auch auf dem Publikationsserver der OTH hinterlegt. Arbeiten zu den hier beschriebenen Themen sind u.a. von folgenden Professorinnen und Professoren veröffentlicht worden: Prof. Dr. Meier, Prof. Dr. Niemetz, Prof. Dr. Mandl, Prof. Dr. Sehr .