Organic Computing

Titel:	Organic Computing
Dozent(in):	Dr. Wolfgang Trumler, Lehrstuhl für Systemnahe Informatik und Kommunikationssysteme, Universität Augsburg
Termin:	15.11.07, 17.15 s.t.
Gebäude/Raum:	Eichleitnerstrasse 30, Hörsaal 207
Ansprechpartner:	Prof. Dr. Theo Ungerer

Inhalt:

Das Forschungsgebiet Organic Computing hat sich in den vergangenen  vier Jahren als ein stehender Begriff im Bereich der Erforschung  komplexer Systeme etabliert. Im Rahmen des DFG Schwerpunktprogramms  1183 werden Verfahren zur Beherrschung komplexer verteilter  Systeme  untersucht. Ziel der Forschung ist es, auf breiter Basis Mechanismen  und Methoden zur  Selbstkonfiguration, Selbstoptimierung,  Selbstheilung, zum Selbstschutz und zur Selbstorganisation zu  entwickeln. Auch emergente Phänomene, wie sie typischerweise in  Organisationen mit vielen Individuen auftreten, sind Gegenstand der Forschung. Erst die Beherrschung und zielgerichtete Umsetzung dieser  Mechanismen wird es ermöglichen, dem enormen Anstieg an Komplexität in  modernen Systemen zu begegnen.

Meine Forschungen befassen sich mit verschiedenen Aspekten der  angesprochenen Selbst-X-Eigenschaften und deren Umsetzung in  beispielhaften Anwendungen. Aufbauend auf den bestehenden Ergebnissen  zur Selbstoptimierung in der Middleware OCµ sollen Verfahren  untersucht werden, wie dieser allgemeine, nach sehr einfachen Regeln  arbeitende Mechanismus auf andere Systeme übertragen werden kann.  Erste gute Ergebnisse wurden bei der Implementierung auf einem Network- on-a-Chip (NoC) erzielt, bei dem der Durchsatz des Netzes um bis zu  200% gegenüber dem Ausgangssystem verbessert werden konnte.

Ein zweiter interessanter Forschungsbereich liegt in der Erkennung von  nicht a priori beschreibbarem Systemverhalten. Beispiele hierfür sind  selbstorganisierendes und emergentes Verhalten. Obwohl der Begriff  Emergenz intuitiv mit einer positiven Bedeutung belegt ist, tritt  emergentes Verhalten meist in destruktiver Form auf. In der Natur wird  lediglich das positive emergente Verhalten beobachtet, da die vielen  negativen Vorkommen durch die natürliche Selektion automatisch  ausgesondert werden. Ziel der Forschung ist es, einen Mechanismus zu  entwickeln, der zur Laufzeit ein System überwacht und anhand der  beobachteten Information Rückschlüsse auf potentielle Parameter für  die Beobachtung beziehungsweise die Steuerung des  selbstorganisierenden Verhaltens gibt.