Über den Lehrstuhl

Der Lehrstuhl Rechnerarchitektur ist der jüngste Lehrstuhl des Wilhelm-Schickard-Instituts für Informatik der Universität Tübingen. Er ist erst seit Oktober 1995 besetzt.
Schwerpunkte der Forschung des Lehrstuhls sind parallele Rechnerarchitekturen für intelligente Systeme (KI-Systeme), speziell Systeme der sogenannten "Computational Intelligence".
Als untersuchte Methoden und Anwendungsgebiete sind folgende Gebiete derzeit besonders wichtig:

Künstliche Neuronale Netze

Hier werden die Arbeiten zur Simulation neuronaler Netze, die mit der Entwicklung des Stuttgarter Neuronale Netze Simulators begonnen hatten, weitergeführt und zur Klassifikation, Parameteridentifikation, Steuerung und Regelung und Prognose in technischen Anwendungen (speziell in der KFZ-Forschung) sowie in Anwendungen der Bioinformatik, Chemie und Medizin eingesetzt.
Als Lernverfahren wurden in letzter Zeit neue Verfahren implementiert, die die Netztopologie neuronaler Netze automatisch bestimmen ("network growing algorithms" und "network pruning algorithms").
Die effiziente Simulation neuronaler Netze auf SIMD-Parallelrechnern, MIMD-Parallelrechnern und Neurocomputern spielt ebenfalls noch eine Rolle, allerdings werden aus Kostengründen derzeit eher billigere Lösungen (Workstation-Cluster, PCs mit Neuro-Hardware) favorisiert.
Zur weiteren Information über Neuronale Netze siehe SNNS (Stuttgarter NeuronaleNetze Simulator)

Evolutionsalgorithmen (Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, etc.)

Mit dem Projekt EvA (Evolutionsalgorithmen) wurde ein Programmpaket entwickelt, das verschiedene Implementierungen von Genetischen Algorithmen (GA) und Evolutionsstrategien (ES) sowie andere verwandte Optimierungsverfahren (z.B. Simulated Annealing-Verfahren, SA) umfaßt.
EvA wurde speziell im Hinblick darauf entwickelt, Vergleiche zwischen SIMD- und MIMD-Parallelrechnerarchitekturen durchführen zu können. Es existieren orthogonal zu den Verfahren (GA, ES, SA) massiv parallele (MP) Implementierungen (MPGA, CNGA, MPES) auf SIMD-Rechnern bzw. verteilte (VE) Systeme (VEGA, VEES, VESA) auf MIMD-Rechnern, die sehr hohe Leistung erbringen.
Alle Teilsysteme können von einer einheitlichen Benutzerschnittstelle (UIEA) basierend auf Tcl und X11/Motif aus gesteuert werden. Besonderheit der Schnittstelle ist die automatische Integration einer Batch-Schnittstelle durch Tcl. Alle Systeme verwenden einheitliche File-Formate und, soweit möglich, gleichartige Bezeichner.
Zur weiteren Information über Evolutionsalgorithmen siehe EvA

Autonome Mobile Roboter

Hier soll untersucht werden, wie man intelligente Systeme mobil (fahrbar) und autonom machen kann. Vom Gesichtspunkt der Rechnerarchitektur sind besonders die Randbedingungen (geringer Platzbedarf, Batteriebetrieb, unsichere Funkstrecken, beschränkte Sensorik) zu beachten. Interessant ist die Frage, wie man trotz dieser Beschränkungen eine Hardware- und Software-Systemarchitektur erstellt, die es erlaubt, daß der mobile Roboter sich lernfähig selbständig in seiner Umgebung zurechtfindet (Navigation), Karten der Umgebung aufbaut, Personen und Dinge erkennen kann und möglichst intelligent mit Benutzern interagiert.
Basisplattform der Forschungen ist zunächst ein mobiler Roboter B21 der Fa. Real World Interface (RWI) mit Stereo-Kamerasystem, Ultraschall-, Infrarot- und taktilen Sensoren sowie einem Laser-Entfernungsmesser.
Für die Erkennung von Objekten und Personen sollen konventionelle Bildverarbeitungsalgorithmen und neuronale Netze kombiniert eingesetzt werden, für Optimierungsaufgaben kann offline EvA verwendet werden.
Für weitere Informationen siehe autonome mobile Roboter

Bioinformatik-Anwendungen

Mit früheren und neuen Partnern von Bioinformatik- und "Computational Chemistry"-Verbundprojekten des Lehrstuhlinhabers sind weitere gemeinsame Projekte geplant, die das vorhandene Know-How an der Schnittstelle zwischen Informatik und den Biowissenschaften vertiefen und weiter nutzen.
Für weitere Informationen siehe unsere Forschungsseite.

Bei allen Projekten ist die Frage des effizienten und kostenguenstigen Einsatzes sequentieller und paralleler Hardware mit darauf abgestimmter Software zu lösen. 


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Letzte Änderung: Wed Jul 23 09:49:04 MST 1997