Programmierbare Materie kann ihre physikalischen Eigenschaften (Form, Dichte, Leitfähigkeit usw.) autonom oder basierend auf Benutzereingaben verändern. Das Amoebot-Modell abstrahiert programmierbare Materie zu einem verteilten System aus kleinen, anonymen Partikeln mit lokalen Informationen, wenig Rechenleistung und limitierten Bewegungsfähigkeiten.
Die Reconfigurable Circuits Extension erweitert dieses Modell, indem sie jeden Amoebot mit einer festen Anzahl von Pins ausstattet. Diese Pins können verwendet werden, um primitive Beep-Signale zu senden. Zusätzlich können die Pins intern zusammengeschaltet werden, wodurch Schaltkreise entstehen, die sich über mehrere Amoebots erstrecken. Diese Circuits ermöglichen eine deutliche Beschleunigung von Algorithmen in programmierbarer Materie.
In dieser Arbeit wird untersucht, wie weit existierende deterministische (und stationäre) Leader-Election-Algorithmen im Amoebot-Modell mit Hilfe von Reconfigurable Circuits beschleunigt werden können.
Mittwoch, 22.04.2026
| 14.00 bis 14.30 Uhr
Accelerating Deterministic and Stationary Leader Election for Programmable Matter with Reconfigurable Circuits
Ort: F2.419
Veranstalter: Christan Bauer, Bachelorarbeitsantrittsvortrag
Veranstalter: Christan Bauer, Bachelorarbeitsantrittsvortrag