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P01 - Prädiktorfunktion

P01 - Prädiktorfunktion

P01 entwickelt eine Prädiktorfunktion, die Mikrodeskriptoren auf Werkstoffeigenschaften der Makroebene abbildet bzw. vorhersagt. Desweiteren wird ein Hypothesensystem geschaffen, welches die formale Überprüfung von Expertenanfragen auf der bestehenden Datenbasis mittels einer domänen-spezifischen Anfragesprache ermöglicht. Für die Prädiktorfunktion werden mittels Mehrzieloptimierung neue Operatoren entwickelt, die Relationen zwischen mehrdimensionalen, experimentellen Daten auf Mikro- und Makroebene herstellen, um möglichst genaue Vorhersage zu erzielen. Dies ist essentiell, um das angedachte Hochdurchsatzverfahren qualitativ zu steuern.

Publikationen

M. Picklum, M. Beetz: MatCALO: Knowledge-enabled Machine Learning in Materials Science, Computational Materials Science 2019, Accepted for Publication.

Huhn, S., Frehse, S., Wille R., Drechsler, R. Determining Application-Specific Knowledge for Improving Robustness of Sequential Circuits. IEEE Transactions On Very Large Scale Integration (VLSI) Systems.
[Link zur Zeitschrift ]  [Link zum Artikel]

Huhn, S., Eggersglüß, S., Drechsler, R. Enhanced Embedded Test Compression Technique for Processing Incompressible Test Patterns. 31. GI/GMM/ITG Testmethoden und Zuverlässigkeit von Schaltungen und Systemen. 2019. Prien am Chiemsee, Germany. [Link zum Workshop] [Link zum PDF]

Ustaoglu, B., Huhn , S., Große, D., Drechsler, R. SAT-Lancer: A Hardware SAT-Solver for Self-Verification. 28th ACM Great Lakes Symposium on VLSI (GLVLSI). 2018. Chicago, Illinois, USA. [Link zur Konferenz]

Huhn, S., Merten, M., Eggersglüß, S., Drechsler, R. A Codeword-based Compaction Technique for On-Chip Generated Debug Data Using Two-Stage Artificial Neural Networks. 30. GI/GMM/ITG Testmethoden und Zuverlässigkeit von Schaltungen und Systemen (TuZ 2018). 2018. Freiburg (Breisgau), Germany. [Link zum Workshop]

C. Große, C. Sobich, S. Huhn, M. Leuschner, R. Drechsler, L. Mädler: Arduinos in der Schule - Lernen mit Mikrocontrollern, Computer + Unterricht 2018.

Sebastian Huhn, Heike Sonnenberg, Stephan Eggersgluess, Brigitte Clausen, Rolf Drechsler. Revealing Properties of Structural Materials by Combining Regression-based Algorithms and Nano Indentation Measurements Conference. 10th IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), Hawaii, USA, 2017 [Link zur Konferenz] [Link zum PDF [PDF] (1.9 MB)]

Harshad Dhotre, Stephan Eggersglüß, Rolf Drechsler. Identification of Efficient Clustering Techniques for Test Power Activity on the Layout. 26th IEEE Asian Test Symposium (ATS), Taipei, Taiwan, 2017 [Link zur Konferenz]

Sebastian Huhn, Stephan Eggersglüß, Rolf Drechsler. Reconfigurable TAP Controllers with Embedded Compression for Large Test Data Volume. 30th IEEE International Symposium on Defect and Fault Tolerance in VLSI and Nanotechnology Systems (DFT), Cambridge, UK, 2017 [Link zur Konferenz][Link zum PDF [PDF] (255 KB)]

Sebastian Huhn, Stephan Eggersglüß, Krishnendu Chakrabarty, Rolf Drechsler. Optimization of Retargeting for IEEE 1149.1 TAP Controllers with Embedded Compression. Design, Automation and Test in Europe (DATE), Lausanne, Schweiz, 2017 [Link zur Konferenz] [Link zum PDF [PDF] (285 KB)]

Drechsler, R., Eggersglüß, E., Ellendt, N., Huhn, S., Mädler, L. Exploring Superior Structural Materials Using Multi-Objective Optimization and Formal Techniques. 6th IEEE International Symposium on Embedded Computing & System Design (ISED), December 15-17, Patna, India, 2016.

Projektleitung


Prof.Dr. phil. nat.habil.
Rolf Drechsler
drechslerprotect me ?!informatik.uni-bremenprotect me ?!.de

 

assoziierte Projektleitung


Prof.
Michael Beetz, PhD
michael.beetzprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de

 

Projektbearbeitung


Sebastian Huhn
huhnprotect me ?!informatik.uni-bremenprotect me ?!.de

Mareike Picklum
mareikepprotect me ?!cs.uni-bremenprotect me ?!.de
 

 

 

 

Aktualisiert von: Claudia Sobich