Cyber-Physical Systems with Humans in the Loop

At konstruere cyber-fysiske systemer med mennesker i loopet muliggør nye anvendelser som bio-computing, aktive læringssystemer og intelligente medicinske systemer. Disse applikationer giver mennesker og maskiner mulighed for at samarbejde om virkelige opgaver og integrerer aspekter af både Cyber-Physical Systems (CPS) og Socio-Technical Systems (STS). De kendetegnes ved tæt samarbejde mellem softwareteknologier med fokus på situationsforståelse, sikkerhed, privatliv, brugervenlighed og nem fejlhåndtering.
Re-Use of Robotic-data in Production through search, simulation and learning

En robotdatabase med information om tidligere robotløsninger kan spare produktionsvirksomheder for tid og penge og give mindre virksomheder mulighed for også at automatisere deres produktion. Selvom det lyder enkelt, er der flere udfordringer forbundet med at skabe en robotdatabase. Med input fra industri og internationale eksperter har dette afsluttede projekt fået en meget bedre forståelse af udfordringerne. Næste trin er at udvikle software, der giver mulighed for genbrug af robotdata.
DeCoRe: Tools and Methods for the Design and Coordination of Reactive Hybrid Systems

Et tilbagevendende problem for digitaliserede virksomheder er at designe og koordinere hybride systemer, der inkluderer IoT (Internet of Things), edge- og cloud-løsninger. De nuværende anvendte metoder og værktøjer er ikke effektive til dette formål, fordi de i for høj grad er afhængige af uformelle specifikationer, der er manuelt skrevet og fortolket af mennesker.
Algorithms education via animation videos

Forelæsninger om algoritmer består traditionelt af tavle-/slidedemonstrationer og læsemateriale. Denne metode er dog ikke nødvendigvis optimal for alle studerende: Flere meget populære YouTube-kanaler for matematik og andet videnskabeligt indhold med millioner af visninger indikerer, at lærende kan reagere meget positivt på professionelt producerede undervisningsvideoer. Dette projekt sigter mod at skabe og evaluere et indledende bibliotek af sådanne videoer til at supplere undervisningen i algoritmer.
Accountability Privacy Preserving Computation via Blockchain

Dette projekt har til formål at kombinere sikker multiparty-beregning og blockchain-teknikker for at muliggøre effektiv databehandling, der beskytter privatlivets fred, hvilket muliggør beregning på private data, mens der opretholdes et revisionsspor til tredjepartsverifikation. Projektet kan potentielt hjælpe med at bekæmpe diskrimination samt fange uetisk og bedragerisk adfærd.
Certifiable Controller Synthesis for Cyber-Physical Systems

I takt med at cyber-fysiske systemer (CPS’er) bliver stadig mere udbredte, betragtes mange af dem som sikkerhedskritiske. Vi ønsker at hjælpe CPS-producenter og regulatorer med at etablere et højt niveau af tillid til automatisk syntetiseret styresoftware til sikkerhedskritiske CPS’er.
Methodologies for scheduling and routing droplets in digital microfluidic biochips

Det overordnede formål med dette projekt er at definere, undersøge og give foreløbige metoder til planlægning og routing af mikroliter-store væskedråber på en plan overflade i forbindelse med digital mikrofluidik.
Automated Verification of Sensitivity Properties for Probabilistic Programs

Vores overordnede mål er at undersøge, hvordan automatiseret verifikation af sensitivitetsegenskaber i probabilistiske programmer kan hjælpe udviklere med at øge tilliden til deres software gennem formelle garantier.
Understanding Biases and Diversity of Big Data used for Mobility Analysis

Formålet med dette projekt er at kvantificere de bias og usikkerheder, der er forbundet med menneskelig mobilitetsdata indsamlet gennem digitale midler, såsom smartphone GPS-spor, mobiltelefondata og data fra sociale medier.
Ergonomic & Practical Effect Systems

Effektsystemer er i øjeblikket et varmt forskningsområde inden for typeteori. Mange effektsystemer er dog meget komplicerede at bruge, selvom de er kraftfulde, især for programmører, der ikke er eksperter i typeteori. Effektsystemer med inferens kan give nyttige garantier til programmeringssprog, samtidig med at de er simple nok til at blive brugt i praksis af almindelige programmører.