IoT-Szenarien wie z. B. das Ambient Assisted Living verbinden eine wachsende Anzahl und Vielfalt an Sensoren, Aktoren und Benutzerschnittstellen aus Smart-Cities, -Homes, -Phones und -Watches, die evolutionär zur Laufzeit um neue Monitoring- und Regelaufgaben und Geräte erweitert und rekonfiguriert werden. Erst die Zusammenführung verschiedener Daten mittels Sensor Fusion ermöglicht praxisrelevante Anwendungen, wobei durch mobile und ortsveränderliche Geräte, unzuverlässige Funkverbindungen und beschränkte Batterielaufzeiten ein inhärent dynamischer Zusammenhang zwischen den Geräten besteht. Bisherige Ansätze verlagerten diese Komplexität in die Cloud, wodurch Robustheit, Privatsphäre und Datenschutz signifikant eingeschränkt werden. HorME folgt deklarativen Programmieransätzen, um die autonome Daten­verarbeitung im lokalen ad-hoc Netzwerk und die dynamische Verknüpfung der Geräte und Aufgaben zu erreichen. Hierbei verteilen, replizieren und verknüpfen selbst-organisierende Prinzipien generierte Komponenten im Zusammenspiel mit der deklarativen Beschreibung ihrer funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen. Das Projekt liefert so Beiträge zu Konstruktionsprinzipien und Laufzeitumgebungen für offene emergente Systeme, zu dezentralen autonomen Datenverarbeitungsumgebungen, sowie zur Modellierung nicht-funktionaler Eigenschaften und Anforderungen in diesen Anwendungsgebieten.

• Laufzeit: Mai 2019 - April 2022
• Finanzierung: BMBF-Projekt
• Projektpartner:
  • Universität Ulm – Prof. Dr. Stefan Wesner
  • Zentrum für Telemedizin Bad Kissingen 
  • Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz – Prof. Philipp Slusallek
  • Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg – Prof. Jörg Nolte