Wie das Jet Propulsion Laboratory der NASA mitteilte, wird der neue Mars-Rover „Perseverance“ am 30. Juli von Cape Canaveral Richtung Mars abheben. Mit an Bord ist erstmals der „Mars Helicopter“, der Erkundungsflüge unternehmen soll. Navigiert wird der Helikopter mit einer Technologie, die Stephan Weiss, Professor am Institut für Intelligente Systemtechnologien, mitentwickelt hat.
Die Autoren J. C. Chedjou, K. Kyamakya und N. A. Akwir konnten im hochkarätigen Open Access Journal „IEEE Access“ eine neue Publikation mit dem Titel: „An Efficient, Scalable and Robust Neuro-Processor Based Concept for Solving Single-Cycle Traveling Salesman Problems in Complex and Dynamically Reconfigurable Graph Networks,“ publizieren.
Kurzfassung:
Wir entwickelten erstmals ein neues, auf einem Neuroprozessor basierenden Konzept zur Lösung von (Einzelfahrzeug-) „traveling salesman problems“ (TSP) in komplexen und dynamisch rekonfigurierbaren Graphennetzwerken und validierten es anhand einiger anschaulicher Beispiele. Im Vergleich zu bestehenden/konkurrierenden Methoden zur Lösung von TSP ist das neue Konzept genau, robust und skalierbar. Darüber hinaus garantiert das neue Konzept die Optimalität der TSP-Lösung und gewährleistet die Vermeidung von Teilrouten und damit die ständige Konvergenz zu einer einzyklischen TSP-Lösung. Diese Hauptmerkmale des neuen Konzepts werden von den bestehenden Methoden zur Lösung von TSPs nicht immer zufriedenstellend berücksichtigt. Daher besteht der Hauptbeitrag dieser Publikation darin, einen systematischen analytischen Rahmen zu entwickeln, um (aus einer nichtlinearen dynamischen Perspektive) die TSP zu modellieren, Teilrouten zu vermeiden/zu eliminieren und die Konvergenz zur wahren/genauen TSP-Lösung zu gewährleisten/zu sichern. Mit Hilfe der Stabilitätsanalyse (nichtlineare Dynamik) werden analytische Bedingungen erhalten, die sowohl die Robustheit als auch die Konvergenz des Neuroprozessors garantieren. Außerdem wird eine Bifurkationsanalyse durchgeführt, um Bereiche (oder Fenster) von Parametern zu erhalten, unter denen der Neuro-Prozessor sowohl die Optimalität der TSP-Lösung als auch die Konvergenz zu einer Ein-Zyklus-TSP-Lösung garantiert. Zur Validierung des neu entwickelten, auf einem Neuroprozessor basierenden Konzepts werden zwei kürzlich veröffentlichte Anwendungsbeispiele sowohl für das Benchmarking als auch für die Validierung in Betracht gezogen, da sie mit Hilfe des entwickelten Neuroprozessors gelöst werden.
Mehr Infos unter: https://ieeexplore.ieee.org/document/8995468
Mit einer Grundfläche von bis zu 150 Quadratmetern und einer Höhe von zehn Metern steht den Drohnenforscherinnen und -forschern nun eine hoch moderne Forschungsinfrastruktur an der Universität Klagenfurt zur Verfügung. Der „Drohnenhub Klagenfurt“, der jetzt schon in der Weltspitze mitspielt, erhält damit zusätzlichen Aufschwung.
Üblicherweise erreicht uns über die Steckdosen eine einheitliche Versorgungsspannung, die dann mit Spannungsreglern in den Endgeräten angepasst wird. Die Technologie der so genannten „geschaltenen Spannungsregler“ kommt derzeit in fast jedem elektronischen Gerät zur Anwendung. Harald Gietler, Universitätsassistent am Institut für Intelligente Systemtechnologien, hat nun gemeinsam mit Kollegen eine neue Methode eingeführt, die diese wesentlich verbessert.
Die Fakultät für Technische Wissenschaften (TeWi) der Universität Klagenfurt zeichnete erstmals Schülerinnen und Schüler für ihre herausragenden vorwissenschaftlichen Arbeiten bzw. Diplomarbeiten mit den TeWi-SchülerInnenpreise aus. Am 17. Mai 2019 wurden die Preise feierlich an der Universität übergeben. Weiterlesen →
Juliana Padilha Leitzke kam aus Brasilien nach Klagenfurt, um hier ihre Doktorarbeit zu verfassen und einen Beitrag dazu zu leisten, dass weniger bedrohliches Eis auf Flugzeugflügeln unentdeckt bleibt. Demnächst wird sie ihr Doktorat abschließen.
Tragflächenvereisung bei Flugzeugen während des Fluges gehört zu den größten Sicherheitsrisiken. Forscherinnen und Forscher haben nun neue drahtlose Sensoren entwickelt, die Eisansatz besser erkennen sollen.
Projekt Referenz Nummer: 586292-EPP-1-2017-1-PL-EPPKA2-CBHE-JP
Projekt Titel: Intelligent Transport Systems: New ICT – based Master’s Curricula for Uzbekistan / INTRAS
Projektzeitraum: Oktober 2017 bis Oktober 2020
Projektpartner:
EU Universitäten
1. Technische Universität Danzig, Polen (Koordinator)
2. Universität Žilina, Slowakei (Department of Road and Urban transport)
3. Alpen-Adria-Universität Klagenfurt (IST / Forschungsgruppe Verkehrsinformatik)
UZ Universitäten
4. Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad al-Khwarizmi (UZ Koordinator)
5. Tashkent Institute of Design, Construction and Exploitation of Automobile Roads
6. Andijan Machine Building Institute
7. Jizzakh Polytechnical Institute
8. Termez State University
9. Tashkent Railway Engineering Institute
UZ Nonacademic Partners
10. Ministry of Higher and Secondary Specialized Education of the Republic of Uzbekistan
11. «Tashshahartransxizmat» Stock Company (Passenger Transportation of Tashkent city)
12. Via-Tashkent LLC – VIAT
13. The Jizzakh Department of Uzbek Agency for automobile and river transport
Die Hauptziele des Projekts sind folgende:
Das Ziel des Projekts ist die Schaffung einer Infrastruktur und eines Systems zur Ausbildung einer neuen Generation von Ingenieuren im Bereich ITS. Diese Ingenieure werden in der Lage sein, die lokalen und regionalen Herausforderungen im Bereich der öffentlichen Verwaltung, der Industrie und des privaten Gebrauchs in Usbekistan zu lösen.
Hauptergebnisse des Projekts werden sein:
Entwicklung von neuen Master-Programme für die usbekischen Universitäten;
ein Full Master of Science-Lehrplan mit 12 Kursen für UZ-Universitäten, die den EU-Standards entsprechen;
6 voll funktionsfähig und gut ausgestattet ITS-Labore mit allen Tools für Analysen und Experimente in den Bereichen.
Mehr infos unter http://www.intras.uz
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