-Erste Gedanken für mehr Autonomie und Nachhaltigkeit bei hoher Komplexität
-Je komplexer desto EOS?
Ich beziehe mich in meinem Blogpost auf die Publikation: Conceptual Thoughts on Biointelligent Embedded Systems and Operating Systems Architecture.
Dank der Digitalisierung hat die Biointelligenz den nötigen Schwung, ihr volles Potenzial auch auszuschöpfen. Das Konzept einer biointelligenten Produktion setzt nicht nur voraus, dass ein technisches System eine biologische Komponente aufweist, es muss auch ein intelligentes Systemverhalten besitzen. Nur so können Selbstoptimierung oder Autonomie entstehen, nur so können die Komponenten des Systems auf Veränderungen sowohl innerhalb des Prozesses als auch in der Umgebung reagieren. Solche Komponenten können Veränderungen aufnehmen, verarbeiten und anschließend darauf reagieren. Dabei kommen neben den bereits etablierten cyberphysischen Systemen (CPS) auch biointelligente Systeme (BIS) zum Einsatz. Aus expliziter Sicht ist ein BIS die Erweiterung eines CPS um eine biologische Komponente und sozusagen das CPS-Pedant in biointelligenten Systemen. Beide sind Teil des Internet of Things (IoT) und beide bestehen aus vernetzten eingebetteten Systemen.
Abbildung 1 zeigt die Einordnung beider Systeme in eine digitalisierte bzw. biointelligente Produktion. Ein biointelligentes System (BIS), äquivalent zu einem CPS, kann als eine Ansammlung vernetzter eingebetteter Systeme weiter unterteilt werden. Diese eingebetteten Systeme heißen dann biointelligente eingebettete Systeme (BIES). Es gibt zwei Möglichkeiten der Definition: Ein biointelligentes eingebettetes System (BIES) kann als Teil eines biointelligenten Systems (BIS) definiert werden, indem es die Merkmale eines traditionellen eingebetteten Systems besitzt und lediglich durch seine Umgebung zu einem BIES wird. Alternativ kann ein BIES auch selbst Prinzipien der Biointelligenz aufweisen, wodurch es über eine technische, biologische und informationelle Komponente sowie intelligentes Systemverhalten verfügt (z. B. Selbstoptimierung).
Embedded Operating Systems – gut bei hoher Komplexität
Mit dem Trend des Edge Computing werden Daten und Anwendungen direkt an den Orten verarbeitet, wo sie entstehen, statt sie an zentrale Standorte zu übertragen. Dies führt zu höheren Anforderungen an eingebettete Systeme.
Embedded Operating Systems (EOS) übernehmen dabei Aufgaben wie Datei- und Speicherverwaltung. Die Verwendung eines EOS wird umso wichtiger, je komplexer die Aufgaben eines Systems werden.
Ob ein BIES ein Betriebssystem benötigt, hängt von bereits existierenden Trajektorien in der Industrie ab, also von der digitalisierten Produktion. Die Aufgaben eines BIES sind komplexer als die eines rein digitalen Systems, weil es zusätzliche biologische Komponenten hat und weil die biointelligente Produktion dezentral erfolgt. In einem solchen Produktionssystem werden Laien (z. B. in privaten Haushalten) in den Produktionsprozess mit einbezogen, weshalb sie u. a. Unterstützung bei der Komplexitätsbewältigung brauchen. Dies ist in Abbildung 2 zu erkennen.
Versucht man, einen Laien in den Produktionsprozess zu integrieren, ist ein Betriebssystem zu empfehlen, denn je weniger fachkundig der Anwender ist, desto intelligenter muss das System selbst sein. Die Überlegung, ob bereits existierende EOS genutzt werden können, oder ob eine vollständige Neuentwicklung notwendig ist, ist ein zentraler Aspekt der Analyse.
Dazu wurden Charakteristika eines biointelligenten Systems herausgearbeitet, und es wurde untersucht, inwiefern existierende EOS solche Systeme unterstützen können. Das Ergebnis zeigt, dass viele Aspekte zum Teil gut durch diese EOS adressiert werden. Doch weitere Forschung ist notwendig, um alle Aufgaben eines BIES zu erfüllen. Beispielsweise soll ein biointelligentes System wandelbar sein und sich an neue Anforderungen anpassen können. Dazu müssen ab und an neue Komponenten hinzugefügt werden (z. B. neue Biosensoren), die dann benutzerfreundlich durch Plug & Play direkt funktionieren sollen. Dies sind Aufgaben, denen wir uns in Zukunft stellen wollen, indem wir verstehen, wie ein Datenmodell eines biointelligenten Systems auszusehen hat.
Wie unsere Arbeit vorangeht, könnt ihr hier verfolgen. Klickt doch gelegentlich rein und gebt uns Feedback, wir freuen uns.