ДАТА 2019 | ДАТА - Проектирование, Автоматизация и Тестирование в Европе

  1. ВТОРНАЯ ЦЕРЕМОНИЯ ОТКРЫТИЯ ( Сессия 1.1 - с 08:30 до 10:30 во Дворце Конгрессов) 1st Keynote:...
  2. 2nd Keynote: вспомогательное и автоматическое вождение
  3. Вторник Обеденное время Сессия 3.0 - 13: 50–14: 20)
  4. Среда Специальный день "Гетерогенные вычисления: Embedded встречается с Hyperscale и HPC"
  5. Дэвид Пеллерен, Амазонка, США
  6. Четверг Специальный день "Модельно-ориентированное проектирование интеллектуальных систем"
  7. Эдвард А. Ли, Университет Калифорнии, Беркли, США

ВТОРНАЯ ЦЕРЕМОНИЯ ОТКРЫТИЯ ( Сессия 1.1 - с 08:30 до 10:30 во Дворце Конгрессов)

1st Keynote: Работа с безопасным, детерминированным и защищенным интеллектом от облака до края

Астрид Эльбе, Управляющий директор Intel Labs Europe, Intel, DE

Аннотация :

Интернет вещей (IoT) станет крупнейшей революцией в экономике данных. В Intel мы понимаем экспоненциальную мощь данных, и мы делаем ее практичной и экономичной, чтобы она работала от края до облака. Технологии Intel®, специально разработанные для IoT, обеспечивают оптимизированную производительность в любой точке, практические способы использования искусственного интеллекта, широкую поддержку подключения и встроенную основу функциональной безопасности, определения времени и безопасности, чтобы помочь защитить и сделать ваши данные и системы надежными. , Используя огромный поток данных, сгенерированных связанными вещами, и используя их для получения действенных идей, мы ускорим трансформацию бизнеса до такой степени, которую никогда прежде не видели.

Управление службами и инфраструктурой на периферии - это сложный процесс балансировки, который должен соответствовать гораздо более строгим ограничениям по срокам и надежности и требует значительно большей скорости и точности, чем в обычном облачном центре обработки данных. Удовлетворение конкурирующих целей строгого качества обслуживания (QoS) и консолидации рабочей нагрузки в этой сложной среде IoT требует новых подходов и усовершенствований. Виртуализация сама по себе не обеспечивает полного потенциала для этого преобразования IoT. Например, для решения сложных производственных задач потребуется автоматический и самоуправляемый подход.

Прочитайте больше ...

Био :

Д-р Астрид Элбе является управляющим директором Intel Labs Europe, ведущей исследовательской работы Intel в Европе как важной группы, определяющей стратегию Intel и, следовательно, преобразование компании

Организация сосредоточена на исследованиях Edge Computing с особым упором на надежные киберфизические системы.

Астрид обладает> 20-летним опытом работы в полупроводниковой промышленности в различных областях исследований и разработок, а также в области управления проектированием в бизнес-группе Infineon Technologies Security and Wireless и в подразделениях Intel. Она изучала физику и математику, а также управление технологиями и инновациями. Астрид имеет докторскую степень в области физики поверхности и имеет более 20 патентов в таких областях, как криптография и микроархитектура.

2nd Keynote: вспомогательное и автоматическое вождение

Юрген Бортолацци, Porsche, DE

Аннотация : С момента появления парковочного контроля и адаптивного круиз-контроля в середине 2000-х годов PORSCHE придерживается систематической стратегии по адаптации помощи водителю и автоматизированного вождения к своим продуктам. Нет никакого противоречия с философией спортивного автомобиля: клиенты, которым нравится управлять автомобилем самостоятельно в случае соответствующих дорожных условий, ожидают значительной легкости вождения в стрессовых, длительных ситуациях, таких как пробки на дорогах или сильно занятые парковочные места. Кроме того, новые функции, такие как система прогнозирования Innodrive, обеспечивающая эффективный круиз-контроль на основе сложных алгоритмов планирования, обеспечивают идеальный вклад в стратегию PORSCHE Intelligent Performance.

Несмотря на то, что общее обсуждение сосредоточено на более высоких уровнях автоматизации от уровня 3 SAE до уровня 4, по крайней мере, в течение следующего десятилетия системы уровня 1 и 2 будут играть важную роль, являясь технологическим современным для большинства автомобилей. , Поэтому PORSCHE концентрируется на повышении производительности и функциональности системы помощи водителю Level1 / 2 параллельно с участием в программах развития для обеспечения автоматического управления автомобилем Level3 / 4. Это дает возможность систематически формировать необходимую компетенцию как в технологических областях зондирования, объединения датчиков, планирования и контроля, так и в необходимых процессах, методах и инструментах, которые являются обязательными для разработки, утверждения и выпуска автоматизированных систем более высокого уровня. Системная инженерия должна сочетаться с подходами к обработке очень больших объемов данных, тогда как традиционное случайное дорожное тестирование должно быть заменено комбинацией виртуального и систематического тестирования в реальном мире. Наконец, что не менее важно, новая сквозная архитектура EE необходима для обеспечения плавной интеграции транспортного средства в инфраструктуру услуг на базе ИТ.

Прочитайте больше ...

Основной доклад будет посвящен следующим темам:

  • Преимущества и проблемы автоматизированного вождения
  • Состояние L1 / 2 ассистированного вождения
  • Проблемы и технологические возможности для автоматического вождения L3 / 4
  • Методология разработки данных
  • Комплексная электронная архитектура (E³)

Биография : Юрген Бортолацци является руководителем отдела технической поддержки и автоматического вождения в Porsche. В течение своей 25-летней промышленной карьеры г-н Бортолацци занимал несколько руководящих должностей в автомобилях Porsche и Mercedes Benz, специализируясь на архитектуре E / E, системах электронной безопасности и помощи водителю, а также интеллектуальном освещении. Он инициировал и руководил несколькими видами деятельности в автомобильной промышленности, такими как архитектура программного обеспечения OSEK / VDX и AUTOSAR, система связи транспортных средств FlexRay, разработка архитектуры E / E на основе моделей, а также интеллектуальные системы светодиодного освещения.

С 2007 года г-н Бортолацци является почетным профессором в Технологическом институте Карлсруэ и занимается преподаванием системотехники для автомобильной электроники, а также выпускниками аспирантуры. До своей промышленной карьеры г-н Бортолацци возглавлял отдел электронных систем и микросистем в Научно-исследовательском институте компьютерных наук в Карлсруэ и исследовательскую группу по системному проектированию в Институте Фраунгофера / Эрланген-Нюрнбергского университета. Мистер Бортолацци получил степень дипл. в области электронной техники, а также докторскую степень в Университете Эрлангена-Нюрнберга.

Вторник Обеденное время Сессия 3.0 - 13: 50–14: 20)

Основной доклад: Леонардо да Винчи, гуманизм и инженерия между Флоренцией и Миланом

Клаудио Джорджоне, куратор Museo Nazionale della Scienza e della Tecnologia Леонардо да Винчи, Милан, IT

Аннотация : Машины и механические элементы, нарисованные Леонардо в ходе его маршрута в качестве инженера и технолога, относятся к самым разнородным областям, подчеркивая его любопытство к технологической культуре своего времени. Как и в других сферах его деятельности, первые машины, изображенные Леонардо, следуют традиции флорентийской мастерской эпохи Возрождения и характеризуются практическим, эмпирическим подходом, нацеленным на постепенное разрешение проблем по мере их возникновения. В течение своего первого миланского периода (1482-1499) Леонардо экспериментировал и совершенствовал все более эффективные графические системы представления, которые он продолжил бы, применяя также и к другим секторам, таким как анатомия, архитектура и военное машиностроение. Разделы, представления перспективы и прозрачные представления использовались для разложения машин на составляющие их элементы, поиска решений для автоматизации и повышения эффективности существующих традиционных механизмов или для создания совершенно новых механизмов. Леонардо, особенно в 1490-х годах, перешел от документирования практических проблем к более теоретическому анализу принципов, регулирующих функционирование машин, от изучения механических элементов до их взаимосвязи. Исследования в области трения и движения в целом должны быть включены в эту перспективу, что привело его к идее составления трактата по механике, основанного на анализе механизмов и механизмов, так называемых «elementi macchinali».

Прочитайте больше ...

Биография : Клаудио Джорджоне получил степень в области истории искусств в Университете дельи Студии ди Милано с диссертацией о миланском художнике эпохи Возрождения Бернардино Луини. Он работает в Museo Nazionale della Scienza e della Tecnologia Леонардо да Винчи с 1997 года и в настоящее время является куратором отдела искусства и науки Леонардо в музее. Как искусствовед он проводит лекции и конференции. Он является автором книги «Леонардо да Винчи. Коллекция моделей», изданной Музеем в 2009 году, и курировал и редактировал выставку и каталог «Леонард де Винчи. Природы и изобретения», представленные на "Cité des Sciences" в Париже, опубликованный в 2012 году издательством "de la Martiniere" для выставки в "Cité des Sciences" в Париже "Леонард де Винчи. Проекты, черты, машины ». Он также курировал выставку« Леонардо да Винчи, природа, искусство и наука »в Инчхоне, Южная Корея, в 2009 году, а также выставку« Идеальный город в эпоху Возрождения »в павильоне Национального музея Шанхай во время World Expo 2010 в Шанхае, Китай. Он также написал эссе «Леонардо и его доктора Маккина» в томе «Леонардо да Винчи. 1452-1519», Скира, 2015, «Леонардо, Фаббрика и иль Тибурио» в томе «Леонардо да Винчи и строительство Миланского собора», Silvana Editoriale, 2012 и «Леонардо да Винчи и машины: фигура и автоматизация» для каталога выставки «Тела, автоматы и роботы», проводимой в Лугано, Швейцария, 2009.

Среда Специальный день "Гетерогенные вычисления: Embedded встречается с Hyperscale и HPC"

Keynote: Гетерогенные высокопроизводительные вычисления в эпоху интеллектуальных облачных устройств ( Сессия 7.0 - 13: 50–14: 20)

Дэвид Пеллерен, Амазонка, США

Аннотация : Быстрое развитие подключенных устройств в сочетании с машинным обучением и методами расширенной аналитики «озера данных» привело к взрыву спроса на нетрадиционные, масштабируемые платформы для вычислений и хранения данных. Этот растущий спрос наблюдается как в общедоступном облаке, так и в пограничных устройствах IoT, подключенных к облаку. AI / ML лежит в основе многих новейших, самых современных приложений для аналитики и IoT, от робототехники и автономных транспортных средств до продуктов, связанных с облаком, таких как Alexa, до интеллектуальных фабрик и ориентированных на потребителя услуг в финансовом и медицинском секторах. Для поддержки этих важных рабочих нагрузок в облаке и на периферии внедряются альтернативные методы вычислений. Эти альтернативные гетерогенные вычислительные методы включают в себя процессоры, графические процессоры, FPGA и другие новые технологии ускорения. В этом выступлении представлены примеры таких сценариев использования в Amazon, а также примеры того, как клиенты Amazon все в большей степени полагаются на AI / ML, ускоренные с помощью альтернативных вычислительных методов и в сочетании с интеллектуальными облачными устройствами для создания интеллектуальных продуктов следующего поколения. Доклад завершится примерами того, как облачные полупроводниковые конструкции совершенствуются с помощью тех же методов.

Прочитайте больше ...

Биография : Дэвид Пеллерен является руководителем отдела международного развития бизнеса для Infotech / Semiconductor в Amazon Web Services. До прихода в AWS г-н Пеллерен работал в области автоматизации электронного проектирования и реконфигурируемых вычислений с аппаратным ускорением. Он имеет опыт моделирования и оптимизации цифровой логики, высокоуровневого синтеза, грид и кластерных вычислений, а также встроенных систем для обработки изображений, видео и сети. Он опубликовал пять технических книг Prentice Hall по темам, связанным с EDA и FPGA.

Четверг Специальный день "Модельно-ориентированное проектирование интеллектуальных систем"

Ключ: фундаментальный взгляд на модели и интеллект ( Сессия 11.0 - 13: 20–13: 50)

Эдвард А. Ли, Университет Калифорнии, Беркли, США

Аннотация : Модели играют ключевую роль в построении доверия в сложных программных системах. Системы типов, теории интерфейсов, формальная семантика, параллельные модели вычислений, компонентные модели и онтологии - все это дополняет классические методы разработки программного обеспечения, такие как объектно-ориентированное проектирование, для выявления ошибок и повышения степени модульности и возможности компоновки программного обеспечения. Каждая модель живет в рамках моделирования, в идеале придавая семантику модели, и было разработано множество структур моделирования, которые позволяют проводить тщательный анализ и доказательство свойств. Но каждая такая модель моделирования является несовершенным зеркалом реальности. Компьютерная система, работающая в физическом мире, может или не может точно отражать поведение, предсказанное моделью, и модель может не отражать поведения, которые имеют решающее значение для правильной работы программного обеспечения. Например, программное обеспечение в кибер-физической системе имеет временные свойства, которые редко представлены в формальных моделях. По мере все более широкого использования искусственного интеллекта проблема усугубляется, а предсказуемость и объяснимость, по-видимому, испаряются. В этом выступлении я рассмотрю ограничения в использовании моделей. Я покажу, что на практике используются два совершенно разных класса моделей: классы, которые я называю «научными моделями» и «инженерными моделями». Эти два класса имеют дополнительные свойства, и многие злоупотребления моделями возникают из-за путаницы в отношении того, какой класс используется. Научные модели интеллектуальных систем сильно отличаются от инженерных моделей.

Прочитайте больше ...

Био : Профессор Эдвард А. Ли Ли - заслуженный профессор Роберта С. Пеппера в Высшей школе электротехники и информатики в Калифорнийском университете в Беркли, где он работает на факультете с 1986 года. Он является автором Платона и ботаника. - Творческое партнерство людей и технологий (MIT Press, осень 2017 г.), Введение в встраиваемые системы - Киберфизический системный подход (MIT Press, 2017), ряд других учебников и исследовательских монографий, а также более 300 статей и технических отчеты. Ли провел более 180 основных докладов и других приглашенных докладов на площадках по всему миру и выпустил не менее 35 аспирантов. Исследовательская группа профессора Ли изучает кибер-физические системы, которые объединяют физическую динамику с программным обеспечением и сетями. Он сосредоточен на использовании детерминированных моделей в качестве центральной части инструментария разработки для таких систем. Он руководил разработкой нескольких влиятельных пакетов программного обеспечения с открытым исходным кодом, в частности, Ptolemy и его различных побочных продуктов.

Ли является директором iCyPhy, Исследовательского центра промышленных киберфизических систем в Беркли и проекта Птолемея. С 2013-2017 гг. Он был директором исследовательского центра TerraSwarm из девяти университетов. С 2005 по 2008 год он занимал должность председателя Отдела энергоэффективности, а затем заведующего отделом EECS в Калифорнийском университете в Беркли. Он получил степень бакалавра в 1979 году в Йельском университете по специальности «Компьютерные науки и инженерия и прикладные науки», степень магистра в области EECS в Массачусетском технологическом институте в 1981 году и степень доктора наук в EECS в Калифорнийском университете в Беркли в 1986 году. С 1979 по 1982 год он был членом технического персонала в Bell Labs в Холмделе, штат Нью-Джерси, в лаборатории передовых технологий передачи данных. Он является соучредителем BDTI, Inc., где в настоящее время является старшим техническим консультантом, а также консультировал ряд других компаний.

Ли является членом IEEE, был молодым исследователем Президента НФС, выиграл премию Фредерика Эммонса Термана в 1997 году за инженерное образование и получил награду за выдающиеся технические достижения и лидерство 2016 года от Технического комитета IEEE по системам реального времени (TCRTS).