Dissertation Dr.-Ing. Lukas Krawczyk

Da immer mehr Software für neue Fahrzeugfunktionen benötigt wird, steigen die Anforderungen an Steuergeräte in Kraftfahrzeugen stetig an. Gleichzeitig werden Fahrzeuge, die typischerweise aus rund 100 vorrangig monofunktionalen Steuergeräten bestehen, zu zentralisierten elektrisch/elektronischen Architekturen getrieben, um die sich daraus ergebenden Rechenanforderungen zu bewältigen. Dementsprechend wird die Integration von Software immer komplexer, da eine Mischung von Anwendungen aus heterogenen Funktionsbereichen auf heterogene Hardware-Architekturen abgebildet werden muss, die sich aus verschiedenen Arten von Prozessoren und Beschleunigern zusammensetzen.

Der Schwerpunkt von Lukas Krawczyks Dissertation liegt auf den Herausforderungen und Techniken zur Integration von Anwendungen aus heterogenen funktionalen Domänen im Kontext automobiler Systeme auf zentralisierten Rechnerplattformen in frühen Entwurfsphasen. Zu diesem Zweck werden eine primäre und drei sekundäre Forschungsfragen formuliert, die sich wie ein roter Faden durch den Rest dieser Arbeit ziehen. Im Einzelnen befassen sie sich mit (I) effizienten Techniken zur Optimierung der Abbildung von Software auf Hardware, die den oben erwähnten Integrationsprozess unterstützen, (II) Timing-Analysetechniken, die die Beurteilung komplexer Automobilsysteme ermöglichen, (III) der Berücksichtigung von Interferenzen ausgelöst durch Speicherzugriffskonflikten im Rahmen der Timing-Analyse und (IV) Techniken zur Steigerung der Effizienz des Abbildungssoptimierungsprozesses.

Um diese Forschungsfragen zu adressieren, werden im Rahmen der Dissertation maßgeschneiderte hybride genetische Algorithmen entwickelt, die auf bestimmte Optimierungsprobleme zugeschnitten sind und die Abbildung von Software zu Hardware von (I) zwei öffentlich verfügbaren Industriesystemen, (II) einem angepasstem Industriesystem, das um eine Network-on-Chip-Hardwarearchitektur erweitert wurde, und (III) einem proprietären Motormanagementsystem optimieren. Die Verfahren waren durchgängig in der Lage, für alle der genannten Fallstudien im Rahmen der Einzel- und/oder Mehrzieloptimierung valide Abbildungen zu ermitteln. Darüber hinaus konnten sie Qualitätsattribute wie die „minimum relative earliness“ eines Systems um bis zu 78%, seine „average relative earliness“ um bis zu 92% und seine individuellen Reaktionslatenzen um bis zu 94% verbessern.

Lukas Krawczyk absolvierte sein Bachelor- und Masterstudium der Informatik (Fachrichtung: Technische Informatik) an der Fachhochschule Dortmund. Von 2011 bis 2022 bearbeitete im Rahmen internationaler Konsortien verschiedene ITEA Forschungsprojekte im Automobilumfeld als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fachhochschule Dortmund. Die Ergebnisse dieser Tätigkeiten haben zur Gründung der Open-Source Projekte Eclipse APP4MC und Eclipse Kuksa beigetragen, bei denen er nach wie vor Committer ist. Im Rahmen dieser Tätigkeiten bildeten Parallele und verteilte Echtzeitsysteme sowie Timing-Analyse im automobilen Kontext die Schwerpunkte seiner Forschungstätigkeit. Von 2016 bis 2022 promovierte er zum Doktor-Ingenieur im Rahmen einer Kooperation zwischen der Universität Bielefeld (CITEC) und der Fachhochschule Dortmund (IDiAL). In dieser Zeit gelang es Lukas Krawczyk über 24 Publikationen in renommierten und einschlägigen Konferenzen und Fachzeitschriften zu veröffentlichen. Seine Dissertation verteidigte er erfolgreich am 16.11.2022.