Die systematische Konstruktion selbstorganisierender Systeme ist eine große Herausforderung, jedoch notwendig, um deren Korrektheit zu zeigen und ungewünschtes emergentes Verhalten zu vermeiden.

Intelligente und autonome Systems bestehen oftmals aus sehr vielen autonomen Teilnehmern. Wir benötigen erweiterte Konzepte der Dekomposition und der Hierarchien, um selbstorganisierende Systeme in die richtige Richtung zu lenken. Zudem brauchen wir Testmethoden und Performanzkriterien, um die Überlegenheit der Systeme gegenüber herkömmlichen Lösungen zeigen zu können.

Schwärme heterogener Einheiten, wie unterschiedlichste mobile Roboter, werden Teil unseres Alltags werden.
Wie können wir sicherstellen, dass diese Schwärme sich so verhalten, wie es gewünscht ist?

Intelligente, flexible Produktion, Industrie 4.0 Anwendungen etc. werden stark von Selbstorganisation profitieren, um die gewünschte Flexibilität zu erreichen. Wir benötigen deshalb Techniken um deren Qualität sicherzustellen und zu garantieren, dass sich die Systeme den Anforderungen entsprechend verhalten.

Eine Vorgehensweise für das systematische, top-down Entwickeln von höchst zuverlässigen selbstorganisierenden, adaptiven Systemen.

Koordination der DFG Forschergruppe, die sich zum Ziel gesetzt hat, soziale Konzepte (wie Vertrauen und Reputation) in selbstorganisierende Systeme zu integrieren, um deren Zuverlässigkeit als auch das Vertrauen des Nutzers in solche Systeme zu erhöhen.

In ForSa@OC-Trust werden formale Methoden, Software-Engineering-Ansätze und Algorithmen für vertrauenskritische selbstorganisierende Systeme entwickelt. Dabei steht die Gewährleistung funktionaler Korrektheit und Safety im Vordergrund.