Studienschwerpunkte

Ohne Mikroelektronik sind moderne elektronische Systeme undenkbar. Auch in unserer Region entwickeln viele Firmen eigene ASICs oder setzen mindestens in-house konfigurierte FPGA-Bausteine ein. Das Modul Digital Microelectronics bietet eine Einführung in das IP (Intellectual Property) basierte Design von digitalen Schaltungen. Sie nutzen aktuelle Designtools, um digitale Systeme auf FPGA zu realisieren und eigene Designideen umzusetzen. Im Modul Analog Microelectronics lernen Sie, wie integrierte Schaltungen funktionieren, wie sie entworfen, modelliert, simuliert und produziert werden. Der Fokus liegt auf dem Verständnis der analogen Grundbaublöcke vom Transistor bis zum Operationsverstärker. Sie verwenden im Praktikum dieselben modernen Designtools, die auch bei den grossen ASIC-Herstellern im Einsatz stehen.

Sie erarbeiten die Grundlagen der elektromagnetischen Feldtheorie, die für die Auslegung elektrischer Maschinen und Apparate notwendig sind. Sie lernen die Finite-Element-Methode kennen und können diese für elektromagnetische Simulationen im Nieder- und Hochfrequenzbereich anwenden. Um die in der Praxis auftretenden Designprobleme zu lösen, wenden Sie moderne kommerzielle Simulationssoftware (INFOLYTICA, ANSYS oder COMSOL) an.

Das Gebiet der künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) befindet sich in einer rasanten Wachstumsphase. Was gestern noch AI war, ist heute eine Selbstverständlichkeit. Beispiele sind die verschiedenen Sprachassistenz-Systeme oder selbstfahrende Autos. Im Zentrum stehen Computer, die Fähigkeiten erlernen, wie einen Tumor zu erkennen oder Bahnverkehr automatisch zu erfassen und umzuleiten. Lernen Sie die statistischen Ansätze, die für dieses Erlernen von Fähigkeiten genutzt werden, im Modul Statistical Machine Learning kennen. Die modernsten AI-Systeme, welche mit sehr vielen Daten trainiert werden können, basieren auf Deep Learning. Sie vertiefen die Theorie und Praxis dieser Big Data AI im gleichnamigen Modul und den dazugehörigen Praktika.

Moderne elektronische Geräte enthalten eine Vielzahl von Sensoren, mit denen sie ihre Umwelt wahrnehmen. Die Signale der Sensoren werden meist digital verarbeitet, zum Beispiel mit einem Mikrocontroller. Die Verarbeitung basiert auf der fundamentalen Theorie der digitalen Signalverarbeitung. Mittels eleganter mathematischer Algorithmen lösen Sie als Elektroingenieurin und -ingenieur komplexe Aufgaben - wie zum Beispiel die Spracherkennung in einem Smartphone oder die Dekodierung von Satellitensignalen. 

Embedded Systems arbeiten oft mit wenig Speicherkapazität und müssen energiesparend sein. Dennoch erfüllen sie häufig Echtzeitanforderungen und bieten hohe Zuverlässigkeit. Um das zu gewährleisten, erlernen Sie spezifische Vorgehensweisen und Konzepte beim Entwurf und bei der Realisierung. Anhand praktischer Beispiele lernen Sie moderne Modellierungstechniken kennen. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die effiziente und echtzeittaugliche Programmierung von Embedded Systems vornehmlich in C und C++. 

Eingebettete Systeme sind in technischen Geräten und Infrastrukturen allgegenwärtig. Consumer oder medical, automotive oder industrial – die Anwendungen sind äusserst vielseitig, bleiben für den Benutzer aber oft verborgen. Ziel ist, dass Sie die Funktionsweise dieser Systeme verstehen und deren Funktionalität in Hard- und Software im Mikrocontroller umsetzen können. Das Modul Embedded Systems 1 thematisiert Sensordatenverarbeitung, Motorenregelung, drahtgebundene/drahtlose Kommunikationsprotokolle (CAN, USB, BLE) und Low-Power Optimierung für ressourcenbeschränkte vernetzte Systeme. Das Modul Embedded Systems 2 behandelt Real-Time Systeme (RTOS sowie bare-metal), Speicherverwaltung, Parallelverarbeitung und Embedded Artificial Intelligence (inkl. Hardware-Support wie MPU, FPU, SIMD, Machine Learning Co-Prozessoren).

Energiesysteme: Erzeugung, Transport, Speicherung und Anwendung von Energie bilden das Rückgrat unserer Wirtschaft und Gesellschaft. Wie wir Energie gewinnen, transportieren, speichern und nutzen - diese Fragen müssen durch Elektroingenieurinnen und -ingenieure beantwortet werden. Dabei unterzieht sich das Stromversorgungssystem mit dezentraler Erzeugung aus Erneuerbaren einem grundlegenden Wandel, der die Wirtschaftlichkeit der konventionellen Kraftwerke, den Betrieb des Stromversorgungssystems und die Stabilität und Sicherheit der Stromnetze umfasst. Die liberalisierte Elektrizitätswirtschaft erfordert neue Werkzeuge, neue Denkweisen und vor allem engagierte Nachwuchskräfte. An der OST bilden wir Sie durch Projektarbeiten mit Partnern aus der Elektrizitätsversorgung für die anstehenden Aufgaben aus.

Mit der rasanten Verbreitung von Digitalkameras kann heute eine Fülle von Bild- und Videosignalen automatisch analysiert werden. Image Processing ist die fundamentale Theorie zur digitalen Verarbeitung multidimensionaler Bilddaten, während sich Computer Vision mit der automatischen Detektion von Objekten und Ereignissen in Bildern und Videos und deren Lokalisierung im dreidimensionalen Raum auseinandersetzt. Sie lernen zum Beispiel, wie ein Computer eine optische Qualitätsinspektion selbständig ausführt, eine Kamera Gesichter automatisch erkennt oder wie in ein bestehendes Video virtuelle Objekte eingefügt werden können.

Die Regelungstheorie befasst sich mit dem Verständnis und der Beeinflussung des Verhaltens dynamischer Systeme. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Regelalgorithmen, die sicherstellen, dass sich ein System in der gewünschten Weise verhält. Dabei kann es sich um die Regulierung von Variablen wie Temperatur, Geschwindigkeit oder Position handeln. Die Regelungstheorie findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter Robotik, Automobilsysteme, Luft- und Raumfahrt und industrielle Prozesse. Die Studierenden lernen Konzepte wie Rückkopplungsschleifen, Stabilitätsanalyse, Methoden für den Reglerentwurf und praktische Implementierungstechniken kennen. Das Verständnis der Regelungstheorie ermöglicht es, Lösungen für reale Probleme zu entwickeln und die Systemleistung zu optimieren. Regelungstechnik ist, was Systeme «smart» macht.

Kaum ein Bereich der Elektrotechnik hat sich in den letzten Jahren so schnell entwickelt und bietet so gute Zukunftsaussichten wie die Sensorik. Sensoren bilden die Schnittstelle zwischen der Umwelt und der digitalen Signalverarbeitung. Ohne Sensoren und geeignetes analoges Pre-Processing vor der Analog-Digital-Wandlung nützt auch die heute fast beliebig verfügbare Rechenleistung nicht viel. Sie lernen, wie unterschiedliche Sensoren funktionieren, wie deren physikalische Eigenschaften aufbereitet und in Spannungen umgesetzt und wie diese Spannungen digitalisiert werden. Auch optische Systeme (Photonik) und MEMS (mikroelektromechanische Systeme) – die  «Schlüsseltechnik für die bewegte Welt» – lernen Sie im Modul Sensorik vertieft kennen. 

Unser Smartphone nützen wir heute für viel mehr als nur zum Telefonieren – das verdanken wir verschiedenen Drahtlosverbindungen. Mobilfunknetze unterschiedlicher Generationen sind nur ein Teil davon. Durch Systeme wie Satellitennavigation, Bluetooth, WLAN und Near-Field-Communication bietet ein Smartphone ortsabhängige Dienste, ermöglicht Breitbandanwendungen wie Bildübertragung und wird heute sogar als bargeldloses Zahlungsmittel eingesetzt. Damit die Geräte trotz wachsender Anzahl integrierter Systeme immer kleiner und billiger werden, müssen Hochfrequenztechnik und Signalverarbeitung zusammenspielen: Eine echte Herausforderung für Sie als Elektroingenieurin oder Elektroingenieur.