Projekti eesmärgid
PRG1467 "CRASHLESS – Kihtideülene töökindlus ja enesetervise teadlikkus arukate autonoomsete süsteemide jaoks" (01.01.2022−31.12.2026); Vastutav täitja: Maksim Jenihhin; Tallinna Tehnikaülikool, Infotehnoloogia teaduskond, Arvutisüsteemide instituut; Finantseerija: Sihtasutus Eesti Teadusagentuur
Projekti CRASHLESS eesmärgiks on radikaalselt uus adaptiivne kihtideülese töökindluse ja enesetervise teadlikkuse tehnoloogia homsete arukate autonoomsete süsteemide ja värkvõrgu jaoks Eestis ja Euroopas. Tänaste küberfüüsikaliste ja süsteemidest koosnevate süsteemide ülikeerukus mitmekordistub üha kasvava heterogeensuse ja tehisintelligentsusel põhineva autonoomsuse tõttu. Autonoomsed robotisüsteemide parved on ukselävel ja nõuavad usaldusväärsuse tagamiseks uudset lähenemist üle kõikide süsteemikihtide. Süsteemide enesetervise teadlikkus ja kohapealne enesetervendamise infrastruktuur on muutumas uute süsteemide ja värkvõrkude turule jõudmise eelduseks ja seda võimaldavaks teguriks. CRASHLESSi toetatav uus süvatehnoloogia pakub inseneridele disainilahendusi ja kohapealset instrumentaariumi tööstuslike süsteemide jaoks ning hõlbustab lõppkokkuvõttes süsteemi kasutajakogemuse põhist tõrgete haldamist. Projektitulemusi valideeritakse koostöös Eesti ettevõtetega.
Eesmärk 1.
Töötada välja radikaalselt uus kihtideülene töökindluse juhtimine ja enesetervise teadvustamise tehnoloogia intelligentsete autonoomsete süsteemide jaoks, mida Eesti ja ELi tööstus praktiliselt rakendab lühi- ja keskpikas perspektiivis. CRASHLESS-tehnoloogia eesmärk on lahendada väljakutse nii a) projekteerimisfaasi läbiva töökindluse suurendamise kaudu kui ka
b) tööstuslike süsteemide kohapealne intelligentne veakindlus.
Eesmärk 2.
Luua uus jätkusuutlik uurimisrühm, et tugevdada riiklikku pädevust intelligentsete autonoomsete süsteemide ja asjade interneti servaseadmete kihtideülese töökindluse ja enesetervise teadlikkuse valdkonnas. Rühm saab olema konsultatsiooni- ja koostööbaasiks Eesti tehnoloogiaettevõtetele ja ka riigiasutustele. Projekti eesmärk on eelkõige luua kättesaadav teadmistepank ning valdkondadevaheline magistri- ja doktoriõpe.
Juhendatud doktoritööd
Mahdi Taheri - Methods for Reliability Assessment and Enhancement of Deep Neural Network Hardware Accelerators
Juhendaja: Maksim Jenihhin; Masoud Daneshtalab Kaitstud: 2025
Ahmet Cagri Bagbaba - Methods to Optimize Functional Safety Assessment for Automotive Integrated Circuits
Juhendaja: Maksim Jenihhin; CHRISTIAN SAUER Kaitstud: 2022
Aneesh Balakrishnan - A Synthetic, Hierarchical Approach for Modelling and Managing Complex Systems' Quality and Reliability
Juhendaja: Maksim Jenihhin; Dan Alexandrescu Kaitstud: 2022
Xinhui Lai - Approaches to Extra-Functional Verification of Security and Reliability Aspects in Hardware Designs
Juhendaja: Maksim Jenihhin; Jaan Raik Kaitstud: 2022
Juhendatud järeldoktorid
01.08.2021−31.08.2023
Foisal AHMED "Cross-layer reliability of UAV computing platforms"
Prime University, Bangladesh
01.11.2020−31.10.2022
Dadmehr Rahbari "Optimization of Collaborative Computing for MEC in Dynamic Networks"
University of Qom, Qom, Iran
Juhendamisel väitekirjad
Natalia Cherezova - Cross-Layer Reliability and Self-Health Awareness for Intelligent Autonomous Systems
Juhendaja: Maksim Jenihhin; Artur Jutman
Rama Mounika Kodamanchili - Pre-silicon validation of AI chips
Juhendaja: Maksim Jenihhin
Ahsan Rafiq - Hardware Inference Engines for EDGE AI
Juhendaja: Maksim Jenihhin
Publikatsioonid
coming soon