TwinSpace

Die Digitalisierung bietet enormes Potential über alle Wirtschaftsbereiche hinweg, die nachhaltige Transformation voranzutreiben. Sie verspricht innovative Lösungen, um Umweltprobleme anzugehen und eine ressourceneffiziente Zukunft zu gestalten. Gleichzeitig ist die Digitalisierung jedoch selbst für einen steigenden Ressourcenverbrauch und erhöhten CO₂-Ausstoß verantwortlich. Energieeffiziente Softwaresysteme sind daher unabdingbar. Das interdisziplinäre Team im Projekt TwinSpace hat es sich daher zur Aufgabe gemacht, eine neue Entwurfsmethodik für energieeffiziente Software in eingebetteten Systemen, insbesondere in der Automobilindustrie, zu entwickeln.

Herzstück des Projektes ist der Einsatz eines digitalen Zwillings – TwinSpace – der Daten, wie den Energieverbrauch von Softwarekomponenten, digital abbildet. Dadurch werden frühzeitige und genaue Vorhersagen über den Ressourcenbedarf und die Energieeffizienz von Software ermöglicht. Diese Erkenntnisse erlauben eine optimale Systemoptimierung, die zu Kosteneinsparungen und einer Verbesserung der Nachhaltigkeit führt. Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung effizienterer Software und die gezielte Auswahl optimierter Hardware den Einsatz kleinerer und energiesparenderer Chips, was zu einer Reduzierung des Materialverbrauchs führt.

Das TwinSpace-Projekt strebt die Überbrückung der Lücke zwischen Software- und Hardwareentwicklung an, die bisher oft getrennt betrachtet wurden. Dabei kommen verschiedene digitale Technologien zum Einsatz, darunter eine Datenbank für abstrahierte Applikationen und Altprojekte sowie die "Load Profile Description Language" (LPDL), eine Schnittstellensprache zur Analyse der Softwarelast. Zudem werden Werkzeuge für die Simulation und das Testen auf emulierten Hardware-Plattformen entwickelt.

Insbesondere in der Automobilindustrie, in der energieeffiziente Soft- und Hardware von großer Bedeutung sind, ergeben sich vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für die Entwicklungen des TwinSpace-Projekts. Im Bereich der elektrischen Antriebssysteme kann TwinSpace dazu beitragen, den Energieverbrauch der Steuerungssoftware zu optimieren und somit die Leistung der Fahrzeuge zu verbessern. Auch beim autonomen Fahren eröffnen sich Potentiale: Durch eine effizientere Verarbeitung großer Datenmengen kann nicht nur die Energieeffizienz gesteigert, sondern auch die Leistungsfähigkeit autonomer Systeme verbessert werden.

Um den erfolgreichen Transfer der Ergebnisse in den Markt zu gewährleisten, kooperiert TwinSpace eng mit Industriepartnern und Kunden, um sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen den tatsächlichen Bedürfnissen der Anwender entsprechen und einen echten Mehrwert bieten. Zudem verfolgt das Projekt eine offene und transparente Forschungspraxis, indem die erzielten Ergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen veröffentlicht werden, um die Methodik mit der breiteren Fachgemeinschaft zu teilen und den Fortschritt in der Branche voranzutreiben.

Konsortium:

• e:fs TechHub GmbH
• CARIAD SE
• Absint Angewandte Informatik GmbH
• BTU-Cottbus Senftenberg
• emmtrix Technologies GmbH
• Tensor Embedded GmbH
• Universität Augsburg
• Universität zu Lübeck