Intelligens beágyazott rendszerek kutatólaboratórium

Vezető: Oniga István, PhD

A kutatólabor kutatási irányai részben elméleti (alap-) kutatásokat, részben alkalmazott kutatásokat tartalmaznak. Az alapkutatási témák meghatározó témakörei a tanuló rendszerek, gépi tanulás, míg az alkalmazott kutatások a neurális hálók, ambiens intelligens rendszerek fejlesztése köré csoportosulnak.

Kutatási témák részletei

  • Neurális hálózatok implementációja programozható logikai áramkörökkel
    • A kutatás célja az újrakonfigurálható eszközök alkalmazása mesterséges neurális hálózatok hardveres implementációjára. Az algoritmusok implementálása előzetesen magas szintű programozási nyelven történik (Matlab illetve C, C++). Ezt követően három lehetséges megvalósítási módszer közül lehet választani: hardverleíró nyelven (HDL), System Generator segítségével vagy magas szintű szintetizáló eszközök (HLS) alkalmazásával. Esettanulmányok: az implementált mesterséges neurális hálózatok alkalmazása a mintafelismerési feladatokban (tevékenység felismerés).
  • e-Health és életvitelt támogató ambiens (AAL) rendszerek (tevékenység és egészségi állapot monitorozó/felismerő rendszerek)
    • Kutatásunk célja az idős vagy beteg emberek mindennapi önálló tevékenységének segítése, a tárgyak internetén alapuló technikák felhasználásával. A rendszer három fő összetevője: az életvitelt segítő intelligens ambiens rendszer, a tevékenység és egészségi állapot monitorozó és felismerő rendszer és a személyi támogatást nyújtó (asszisztív) robot. Ez egy olyan komplex kisegítő rendszer, amely tanulási és adaptív magatartással rendelkezik, ezért mesterséges neurális hálózatok használunk. A kutatási irányok a következők:
      • Tevékenység és egészségi paramétereket mérő eszköz prototípusának a megvalósítása és tesztelése
      • Tevékenység/egészégi állapot felismerése, Matlab környezetben modellezet neurális hálózatok segítségével
      • Tevékenység/egészégi állapot felismerése, hardverben implementált neurális hálózatok segítségével
      • Asszisztív robotok
  • Intelligens beágyazott rendszerek tervezése és alkalmazások
    • Kifejlesztettünk egy hardver-szoftver együttes tervezését szolgáló keretet a beágyazott rendszerek gyors prototípus fejlesztéséhez újrakonfigurálható eszközök (FPGA) segítségével, amelyek képesek könnyen integrálni a különböző I/O eszközöket és különböző protokollokat használó érzékelőkkel ellátott interfészeket. Egyre nagyobb az elvárás, hogy ezek a rendszerek tanulási és adaptív magatartással rendelkezzenek, ezt pedig neurális hálózatok használatával lehet elérni. E kutatás célja, egy hardware leíró nyelven (HDL) definiált keret fejlesztése, amely lehetővé teszi speciális alkalmazások gyors fejlesztését, specifikus érzékelőkhöz igazított, HDL komponensek hozzáadásával. Ez a keret olcsó általános célú FPGA kártyák alkalmazásával megvalósítható, specifikus eszközök vagy interfészek tervezése nélkül. Alkalmazási lehetőségek: Intelligens számítógép perifériák, amelyek lehetővé teszik bármilyen hátrányban szenvedő emberek számára számítógép és kommunikációs eszközök használatát, illetve bármilyen tanulási és adaptív képességgel ellátott ipari vagy háztartási készülék. Az ilyen intelligens eszközök főbb alkalmazási területei: monitoring, domotika, automotive (autóelektronika), automatizálás, vagy bármilyen terület ahol a tendencia könnyen használható, beépített intelligenciával rendelkező eszközök alkalmazása.

Frissítés dátuma: 2018.01.25.