Das Projekt zielt auf die schnellere und agilere Integration von Innovationen aus Mikroelektronik und Software in Automotive-Systeme ab. Hierzu wird am Lehrstuhl an Methoden und einem Werkzeug zur schnellen und frühen Konsistenzprüfung bereits in der Spezifikationsphase gearbeitet. 

https://www.elektronikforschung.de/projekte/genial-1

Das Projekt befasst sich mit Methoden zur Digitalisierung Cyber-Physikalischer Systeme. Hierzu wird eine "Digital Twin" verwendet, der Daten aus dem Betrieb sammelt und analysiert. Ziele sind kurzfristig die Intelligente Diagnose im laufenden Betrieb, längerfristig darüber hinaus auch das Lernen von Modellen für die Entwicklung mit engerer Verzahnung von Development und Operation (DevOps Integration) auf für sicherheitsrelevante Systemfunktionen.

Es wird untersucht, wie sich Unsicherheiten - unscharfes Wissen, Kontextwissen, ungenaue Modelle, mögliche Fehlerursachen, etc. - formalisieren und im Modellbasierten Entwicklungsprozess (MBSE) einführen lassen und wie aus diesen Informationen Software zur Selbstdiagnose (OBD) generiert werden kann.