Forschung

Forschung für die Embedded-Entwicklung von morgen

Ich beschäftige mich aktiv mit praxisnaher Forschung an der Schnittstelle von Embedded-Softwareentwicklung, DevSecOps und künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, Entwicklungsprozesse nicht nur schneller, sondern auch zuverlässiger und intelligenter zu gestalten – mit besonderem Fokus auf Testautomatisierung und AI-gestützte Unterstützung.

Fachpublikationen & Konferenzbeiträge

Ich veröffentliche regelmäßig Artikel in Konferenzbänden und trage auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen vor – insbesondere zu den Themen AI in Embedded-Entwicklung, automatisierte Tests und sichere CI/CD-Prozesse.

AI-Driven DevSecOps for Embedded Systems

IT-SECX 2025: Präsentation, Conference

Dieser Vortrag kombiniert pytest/labgrid mit modernen Protokollen wie MCP (Model Context Protocol) und ACP (Agent Communication Protocol). Ergebnis: ein lernfähiges Test- und Analyse-Ökosystem, das automatisch generiert, ausführt und aus Fehlern lernt.

Key Takeaways

• KI-gestützte Testgenerierung & automatisierte Hardware-Orchestrierung
• Integration von MCP & ACP für reproduzierbare Multi-Agent-Workflows
• Erste Ansätze zu AI-basierter Logfile-Analyse und Fehlerklassifikation
• Zukunftsvision: No-Code Security – Sicherheitsprüfungen ohne Programmierkenntnisse

Fazit: AI-DevSecOps verwandelt Embedded-Testing in ein selbstlernendes, sicheres und skalierbares System.

Qualification of AI for Embedded Systems Testing

Embedded World Conference 2025: Paper, Präsentation, Conference

Wie viel Testentwicklung kann künstliche Intelligenz übernehmen, ohne Qualität zu verlieren? Diese Arbeit zeigt, wie Large Language Models (z. B. GPT-4, Llama 3) bis zu 70 % der Testvorbereitung automatisieren – direkt integriert in pytest/labgrid-basierte CI/CD-Pipelines.

Key Takeaways

• Automatische Generierung von Testcode aus Markdown-Spezifikationen
• Integration mit GitLab, QEMU-Simulation und realer Hardware
• Verbesserte Nachvollziehbarkeit und IEC 62443/CRA-Konformität
• Reduktion des manuellen Aufwands um bis zu 70 % – Qualität bleibt erhalten

Fazit: KI ersetzt keine Ingenieur:innen, sie macht sie dreimal schneller – und hilft, Security & Compliance schon beim Testdesign sicherzustellen.

Embedded Security Testing

IT-SECX 2024: Präsentation, Conference

Sichere Embedded-Geräte erfordern reproduzierbare Tests – aber nicht zwingend komplexe Frameworks. Dieser Vortrag zeigt, wie sich IEC 62443-konforme Tests mit pytest und labgrid einfach, lesbar und CI/CD-fähig umsetzen lassen.

Key Takeaways

• Security- und Funktionstests in einer Docker-Compose-Umgebung
• Beispiel: OpenVPN-Client-Tests mit nur ~500 Zeilen Gesamtcode
• Klare Trennung von Funktional- und Nicht-Funktional-Anforderungen
• Lauffähig auf QEMU- und physischer Hardware

Fazit: Sicherheitstests gehören in die Entwicklungsroutine – nicht in separate Teams.

Boosting Embedded System Development: A Case for Rapid Testing

Embedded World Conference 2024: Paper, Präsentation, Conference

Lange Integrationstests bremsen Entwickler:innen und verzögern Releases. Dieser Vortrag zeigt, wie sich Hardware-in-the-Loop-Tests mit pytest und labgrid algorithmisch beschleunigen lassen – ohne Einbußen bei Zuverlässigkeit oder Reproduzierbarkeit.

Key Takeaways

• Bis zu 85 % kürzere Testzeiten durch parallele Ausführung auf mehreren Devices under Test (DUTs)
• Algorithmus basierend auf dem Cutting-Stock-Problem zur optimalen Testverteilung
• Vollständig kompatibel mit offiziellen pytest-APIs → sofort CI/CD-fähig
• Beispiel: 4,5 h Testlauf reduziert auf 35 Minuten mit 20 DUTs

Fazit: Parallele Tests sind kein Luxus – sie sind der Schlüssel zu schnellem Feedback, höherer Produktivität und besserer Qualität.