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Prüfung/Seminare/SS2011/OC

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Special topics in Autonomic und Organic Computing (Seminar)


Die zunehmende Vernetzung intelligenter technischer Systeme und ihr Einsatz unter dynamisch veränderlichen Randbedingungen lassen Netzwerke entstehen, deren Verhalten nicht vollständig vorhersehbar ist, was zu fundamentalen Herausforderungen bezüglich ihrer Beherrschbarkeit und Verlässlichkeit führt. Die einzelnen Komponenten solcher Netzwerke müssen somit in der Lage sein, auch in unvorhergesehenen Situationen zweckmäßig zu reagieren. Die sinnvolle Gestaltung und Steuerung komplexer Systeme mit dem Ziel, sich robust, flexibel und selbstorganisierend an veränderliche Umgebungsbedingungen anzupassen und dennoch beherrschbar zu bleiben, sind die Ziele des Organic und Autonomic Computing.

Autonomic Computing geht zurück auf eine Initiative von IBM, die sich auf große Serverlandschaften konzentriert und dabei die Autonomie technischer Systeme vorantreibt. Das Ziel sind Rechnersysteme, die sich selbständig gemäß administrativer Vorgaben konfigurieren und so die Nutzer von lästigen, aber notwendigen Konfigurationsaufgaben befreien. Die Selbstkonfiguration wird mithilfe einer speziellen MAPE-Architektur (MAPE - monitor, analyse, plan, execute) realisiert, die existierenden Systemkomponenten zu autonomen Elementen erweitert.

Auch das Organic Computing zielt darauf ab, die Konfiguration technischer Systeme von der Entwurfszeit in die Laufzeit zu verschieben, um so adaptiv auf Veränderungen in der Systemumwelt reagieren zu können. In vielfältigen Anwendungen (z.B. in Energienetzen, im Verkehr oder in der Logistik) setzt Organic Computing auf maschinelle Lernverfahren und betont die Bedeutung von gesteuerter Selbstorganisation, wie sie durch die generische Observer/Controller-Architektur erzielt werden kann. Wegen des lebensähnlichen Verhaltens solcher Systeme werden sie organisch genannt.

Das Seminar stellt ausgewählte Themen aus den Bereichen des Organic und Autonomic Computing vor und soll einen Einblick in deren theoretische Grundlagen, deren Gemeinsamkeiten sowie Unterschiede geben. Zudem werden Methoden und Anwendungen beider Forschungsgebiete vorgestellt.


Weitere Informationen zu diesem Seminar finden Sie im dazugehörigen Vorlesungsarbeitsbereich (VAB) des Studierendenportals.