Methoden, Technologien und Komponenten für die
Smart Systems Integration
Smart Systems sind autonome, vernetzte, intelligente Systeme, die mithilfe von Sensoren und Aktoren, Datenverarbeitung und oft auch künstlicher Intelligenz (KI) eigenständig Entscheidungen treffen oder Prozesse optimieren können. Sie kombinieren Hard- und Software, um ihre Umgebung wahrzunehmen, Daten zu analysieren und darauf basierend Aktionen auszuführen. Dadurch tragen sie wesentlich zur Miniaturisierung, höherer Effizienz, verbesserter Sicherheit, Ressourcenschonung und gesteigertem Komfort in vielfältigen Anwendungsbereichen bei.
An der Professur SSI wird an Methoden, Technologien und Komponenten geforscht, um gemeinsam mit Forschungs- und Anwendungspartnern MEMS- und NEMS-basierte Smart Systems entwickeln zu können. Dabei nutzen wird die technologische Basis am Zentrum für Mikro- und Nanotechnologien (ZfM) und die in den Forschungsfeldern des ZfM entwickelten MEMS und NEMS Komponenten. Die erforderliche Methodik wird in Kooperation mit den Professuren Schaltkreis- und Systementwurf, Professur Mikrosysteme und Medizintechnik, Professur Werkstoffe und Zuverlässigkeit mikrotechnischer Systeme, Professur Leistungselektronik sowie dem Fraunhofer ENAS entwickelt und umfasst die folgenden Gebiete:
- Design und Simulationen von Prozessen, Komponenten und Systemem
- Integrationstechnologien
- Test und Zuverlässigkeit
Ausgewählte Publikationen
Saeidi N., Selvam K., Vishwanatha V., Wiemer M., Kuhn H.: High temperature liquid level monitoring using Capacitive Micromachined Ultrasound Transducer (CMUT). IEEE, Taipei, Taiwan, 2024 September 22-26 ; 2024 IEEE Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control Joint Symposium (UFFC-JS) (ISSN 1099-4734)
Heibutzki B., Otto R., Glaeser M., Hopfner M., Wuttke O., Meinig M., Weiss A., Otto T., Kuhn H.: AI-supported tree detection using sensor data fusion for a land surveying robot. 2023 Smart Systems Integration Conference and Exhibition (SSI), Bruges (Belgium), 2023 Mar 28-30; Proceedings of the Smart Systems Integration Conference and exhibition, Conference Record Number: 58917, pp 107-112 (ISBN 979-8-3503-0231-8, 979-8-3503-2506-5)
Blangiardi F., Beltran B.R., Zhao Z., Streiter R., Roessler M., Langer J., Heinkel U., Kuhn H.: Exploring Data Fusion for AI-Based People Counting in a Static Public Transport Vehicle Using Multiple IR-UWB Transceivers. 2024 Sensor Data Fusion: Trends, Solutions, Applications (SDF), Bonn (Germany), 2024 Nov 25-27; Proceedings (ISBN 979-8-3315-2744-0, 979-8-3315-2745-7)
