Die erfolgreiche Implementierung von pilotierten Fahrfunktionen erfordert neue Konzepte und Ansätze in der Automotive Softwareentwicklung. Insbesondere werden Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz die intelligenten Systeme im Automobil vorantreiben.

Mit wachsender Größe und der Globalisierung eines Unternehmens steigen die Anforderungen, um eine konstante Produktqualität unabhängig vom Standort und von der Vorbildung der Mitarbeiter zu gewährleisten. Die Einführung von Prozessen ist zumindest in der Theorie eine mögliche Lösung. Ist sie das aber auch in der Praxis?

Welche verwertbaren Daten fallen im Entwicklungsprozess an? Wie identifiziert man die relevanten Daten für eine gegebene Fragestellung? Wie können die Daten erhoben werden? Mit Hilfe welcher Data-Mining-Techniken lassen sich die Daten auswerten? Dieser Artikel beschreibt Techniken, Methoden und Werkzeuge der Software Analytics.

Code- und Daten-Trace haben keinerlei Einfluss auf das Echtzeitverhalten eines Systems. Voll zum Tragen kommt dieser Vorteil etwa bei der Analyse des Laufzeitverhaltens von Echtzeitbetriebssystemen.

Für die Zuverlässigkeit eingebetteter Systeme ist die Qualität der Software von entscheidender Bedeutung. John Paliotta, Cheftechnologe des Testspezialisten Vector Software, sprach mit der ELEKTRONIKPRAXIS über Strategien zu besserer Codequalität – und die Gefahren, die in altem Code stecken.

Ein Version Control System, kurz VCS, bringt beim Programmieren Ordnung ins Code-Chaos. Doch die Software-Kategorie löst ähnlich emotionale Debatten aus, wie es bei Betriebssystemen oder Texteditoren der Fall ist. Wir stellen die wichtigsten quelloffenen und freien Kandidaten vor.

Die Zunahme an unstrukturierten Daten wie etwa Bildern, Blogs und Sprachbotschaften macht es ratsam, diese Massendaten automatisch erkennen zu lassen. Deep Learning, ein Unterbereich des Machine Learning, hilft bei der Erkennung dieser Daten und findet Muster in natürlicher Sprache, in Bildern und vielem mehr.

Schutzmaßnahmen auf der Betriebssystem- und Hardwareebene gegen Hackerangriffe sind alles andere als perfekt. Daher müssen Entwickler selbst gegen Schwachstellen der Embedded-Software vorgehen.

Viele Multicore-SOCs und auch einige Betriebssysteme bieten Möglichkeiten zur lockfreien Programmierung. Die Softwareentwicklung wird dadurch jedoch umständlicher als mit herkömmlichen Methoden.

In der industriellen Bildverarbeitung wird meist speziell zugeschnittene Hardware und eigens dafür entwickelte Software eingesetzt. Mit ihrer steigenden Leistungsfähigkeit on können aber auch Smartphones für Bildverarbeitungsaufgaben genutzt werden.