Modeling is a fundamental property in today’s development of embedded systems. Models of computation enable us to describe the functionality and characteristics of a system on a higher abstraction level which gives the designer great insight in the behavior of the final implemented system at a very early stage in the design process. The ForSyDe modeling framework is based on the Model-of-computation (MoC) theory. Synchronous data-flow (SDF) is one MoC that uses actors and tokens to describe the communication and behavior of a system. Currently, the ForSyDe input modeling language exists only as a Haskell implementation and a System C implementation. The main problem is that the ForSyDe tool ecosystem is implemented across different languages without proper connections between tools. However, a framework to make such connections exists, namely the ForSyDe IO Java supporting library. In addition, any language running on the JVM can already be connected to ForSyDe IO. Hence, the thesis explores how a modeling workbench can be designed as a domain specific language (DSL) in the JVM language Groovy using the Gradle environment. Since there are many modules in the ForSyDe modeling framework, one for each MoC, this thesis targets one module: SDF. This choice is enough to explore whether it is possible to achieve the same modeling that Haskell provides in a JVM language, without sacrificing the user experience while modeling. The resulting Groovy DSL can describe the Synchronous Data-Flow MoC with the purpose of modeling SDF graphs, often used in image processing applications. By using the produced DSL workbench, a designer can model SDF applications in an efficient way. There were some differences when comparing the Groovy DSL to the Haskell implementation, such as the methods for defining actors and connecting them. However, the core modeling concepts are the same. Combining Groovy and Gradle offered an easy way of designing a DSL using the concept of closures. The created Groovy DSL is the first member of a family of textual DSL’s for describing MoC’s and therefore acts as a foundation for future work within the ForSyDe modeling framework. It can be extended to support more modules and functions or to inspire others to develop new DSL’s. / Modellering av system är en grundsten i dagens utveckling av inbyggda system. Beräkningsmodeller möjliggör att beskriva systems egenskaper och funktioner på en hög abstraktionsnivå vilket underlättar den första tiden vid utvecklingen av ett nytt inbyggt system. ForSyDe är ett modelleringsspråk baserat på beräkbarhetsteori. Det synkrona dataflödet (SDF) är en beräkningsmodell som använder sig av aktörer och tokens för att beskriva ett systems kommunikation och bettend. ForSyDe är implementerat i programmeringsspråket Haskell och System C, men är i fortsatt utveckling och grenar ut till andra språk och miljöer. Det huvudsakliga Problemet med ForSyDe är att ramverket saknar bra kopplingar mellan verktygen som erbjuds. Ett ramverk som möjliggör kopplingen mellan verktygen är stöd biblioteket ForSyDe IO och dessutom kan ett språk som kör i Javas virtuella miljö redan kopplas med ForSyDe IO. Därför undersöker uppsatsen hur ett domänspecifikt språk kan skrivas i Groovy i utvecklingsmiljön gradle för att direkt extrahera en ForSyDe IO modell utan att behöva undersöka varje element i modellen. Det finns många moduler i ForSyDe ramverket, en för varje beräkningsmodell och därför menar uppsatsen att undersöka en modul: SDF. Att undersöka SDF modulen anses tillräckligt för att bestämma sig huruvida det är möjligt att uppnå liknande modellering som Haskell erbjuder fast i java miljön, utan att offra användarvänligheten då ett system modelleras. Resultatet blev en Groovy prototyp som kan beskriva SDF-modulen med syftet att modellera SDF-grafer vars funktion ofta används inom bildbehandling. En SDF-graf beskriver ett systems dataflöde och via det resulterande domänspecifika språket kan en utvecklare på ett tillfredsställande sätt beskriva dataflöden i javamiljön. Det visade sig att det resulterande domän specifika språket i Groovy skiljer sig en aning från Haskell i hur man specificerar aktörer och deras kopplingar, men det fundamentala konceptet är detsamma. Groovy i kombination med Gradle erbjöd ett smidigt sätt att programmera ett domänspecifikt språk med hjälp av closures vilket kan användas för framtida bruk inom utvecklingsområdet. Den skapade prototypen är den första medlemmen i en familj av framtida modelleringsspråk som beskriver beräkningsmodeller. Resultatet av projektet utgör en grund för ett fortsatt arbete med att bygga vidare på prototypen, men även för att kunna lägga till fler beräkningsmoduler som i sin tur bidrar med utbyggningen av ramverket ForSyDe.

The electrification of the automotive industry and artificial intelligence are both growing rapidly and can be greatly beneficial for a more sustainable future when combined. Induction machines exhibit many complex relationships between physical and electromagnetic properties that must be calculated in order to produce the correct quantities of torque and speed commanded by the driver. This is why calculations that depend on sensory information are often cross-monitored and supervised to prevent unsafe conditions or damage to the equipment. Safe torque estimation has a substantial role in safety which requires the fulfillment of ASIL C defined by ISO 26262. The calculation of safe torque is based on rotor temperature among other safety parameters. Traditional methods of obtaining rotor temperature include thermal models, state observers, and active parameter estimation. These methods rely on complex mathematical equations that have the risk of being incorrect and can sometimes be unfeasible in a practical environment. Naturally, we investigate whether we can embed Artificial Neural Networks in the software since we know that they can solve complex non-linear problems exceptionally well when combined with supervised machine learning. To supervise and train the network, we must first acquire the rotor temperature in an experimental setting with a temperature sensor. Then we embed the model into the software of an electrical inverter produced by Inmotion using a microcontroller framework. This way, predictions of rotor temperature can be made in a live environment without the sensor. Using the mean squared error of the output and k-fold cross-validation we can apply a corrected t-test to make a comparison and statistical evaluation of the models. The results in this research prove that a machine learning model can in fact be used to replace the current traditional state observer model that is based on stator temperature. We find that when stator and rotor temperatures are uncorrelated and different, the machine learning model is able to generalize much more accurately passing the t-test with an alpha threshold of  α  = 0.05. Results also reveal that the obtained rotor temperature can be used as reliable input for estimating safe torque by evaluating the measurements from a live motor with a realistic safety requirement. / Elektrifieringen av fordonsindustrin och artificiell intelligens växer i snabb takt där de båda har stor potential att vara välgörande för en mer hållbar framtid när de kombineras. Induktionsmotorer grundar sig på många komplicerade förhållanden mellan fysiska och elektromagnetiska egenskaper som måste beräknas för att förse rätt vridmoment och hastighet som föraren begär. Därför är ofta beräkningar som beror på sensorisk information ofta korsövervakad för att förhindra osäkra tillstånd eller skada på utrustningen. Säker vridmoment estimering spelar en stor roll i säkerhet vilket kräver ett uppfyllande av ASIL C definerad av ISO 26262. Beräkningen av denna estimering baseras bland annat på rotor temperatur och andra säkra parametrar. Traditionella metoder för att ta fram rotor temperatur inkluderar termala metoder, tillståndsobserverare och aktiv parameter estimering. Dessa metoder grundar sig på komplexa matematiska ekvationer som har en risk att vara inkorrekta och är ibland ogenomförbara i en praktisk miljö. Naturligt sett så vill vi istället undersöka om vi kan bädda in artificiella neuronnät i mjukvaran eftersom vi vet att de är exceptionellt bra på att lösa komplexa icke-linjära problem i kombination med övervakad maskininlärning. För att övervaka och träna nätverket så måste vi först erhålla rotor temperaturen i en experimentiell miljö med en temperatur sensor. Sedan så kan vi bädda in modellen i mjukvaran för en elektrisk inverterare skapad av Inmotion med ett mikrokontroller ramverk. På så vis så kan vi göra förutsägelser av rotor temperaturen utan behovet av en sensor. Genom att använda medelkvadratfelet och en form av flerstegs validering så kan vi applicera ett korrigerat t-test för att jämföra och göra en statistisk evaluering av modellerna. Resultaten i denna studie visar på att en maskininlärning modell kan användas för att ersätta den nuvarande traditionella modellen som baserar sig på stator temperatur. Vi finner att när stator och rotor temperatur och okorrolerade och olika så generaliserar maskininlärningsmodellen mycket mer exakt och klarar t-testet med en alpha gräns på α = 0.05. Resultaten visar också på att den erhållna rotor temperaturen kan användas som en pålitlig inmatning för att estimera säkert vridmoment genom att evaluera mätningar från en riktig motor med ett realistiskt säkerhetskrav.

Denna uppsats presenterar ett ramverk för utveckling av hållbara inbyggda system baserat påde tre pelarna hållbarhet - ekonomiska, sociala och miljömässiga aspekter. För att skapa ramverket genomfördes en allmän litteraturstudie och intervjuer med anställda på olika företag och forskare som på olika sätt arbetar inom hållbarhet. Dessa ansträngningar bidrog till att identifiera olika hållbarhetspraxis och verktyg som kan bidra till utveckling av hållbara inbyggda system. Det framtagna ramverket kan fungera som vägledning för företag som vill utveckla sina inbyggda system på ett mer hållbart sätt. De rekommendationer som presenteras kan bidra till att minska negativa miljöeffekter och öka sociala och ekonomiska fördelar,vilket främjar hållbar utveckling. Genom att integrera hållbarhetspraxis och verktyg i utvecklingsprocessen av inbyggda system kan företag ha en positiv inverkan på miljön, främja sociala fördelar och skapa ekonomiskt värde. Sammantaget bidrar denna uppsats till det pågående arbetet för att uppnå hållbarhet i teknikutveckling. Ramverket som presenteras kan fungera som en utgångspunkt för företag att göra positiva förändringar i sina utvecklingsprocesser och bidra till en mer hållbar framtid. / This paper presents a framework for the development of sustainable embedded systems basedon the three pillars of sustainability - economic, social and environmental aspects. To createthe framework, a general literature study and interviews were conducted with employees atvarious companies and researchers who work in different ways within sustainability. Theseefforts helped to identify various sustainability practices and tools that can contribute to thedevelopment of sustainable embedded systems. The developed framework can serve asguidance for companies that want to develop their embedded systems in a more sustainableway. The recommendations presented can help reduce negative environmental impacts andincrease social and economic benefits, which promotes sustainable development. Byintegrating sustainability practices and tools into the development process of embeddedsystems, companies can have a positive impact on the environment, promote social benefitsand create economic value. Overall, this paper contributes to the ongoing work to achievesustainability in technology development. The framework presented can serve as a startingpoint for companies to make positive changes in their development processes and contributeto a more sustainable future.

Deep learning is replacing many traditional data processing methods in computer vision, speech recognition, natural language processing and many more diverse end applications. Until only a few years ago, using deep learning networks for inference required large amount of computational resources such as memory, processing power and energy. It was not trivial to deploy the computationally-expensive deep neural networks on embedded devices with limited capabilities. In recent years however, deep learning is finding its way through the world of embedded devices. Embedded systems such as Internet of Things (IoT) devices, phones and even components in cars are being equipped with deep neural networks. This raises interesting challenges for both embedded designers and deep learning scientists to close the gap between these two domains. In this thesis work, some challenges involved in deploying deep learning for embedded systems were discussed, as well as some of the available solutions and frameworks. Moreover, focusing on the safety and fault-tolerance aspects of embedded systems, tolerance of deep neural networks against faults was investigated using an experiment-based research strategy. A fault injection framework was designed and implemented that targeted deep neural networks defined using PyTorch. The framework developed was used to perform fault injection experiments on a small deep learning network. It was found how faults have various impacts on the accuracy of the neural network depending on the type of layer targeted by the faults. Worst-case faults were identified and several architectural modifications on the deep neural network were examined to improve the fault tolerance of the neural network under study. / Djupinlärning ersätter många traditionella databehandlingsmetoder inom datorseende, röstigenkänning, språkteknologi och flera olika slutanvändningar. Fram tills några år sedan har användningen av djupinlärningsnätverk för inferens krävt stora mängder beräkningsresurser såsom minne, processorkraft och energi. Det är inte trivialt att distribuera det beräknings-dyra djupa neurala nätverket på inbyggda enheter med begränsad kapacitet. Under de senaste åren har dock djupinlärning nått världens inbyggda enheter. Inbyggda system som Internet of Things (IoT) -enheter, telefoner och till och med komponenter i bilar utrustas med djupa neurala nätverk. Detta medför intressanta utmaningar för både designers av inbyggda system och djupinlärningsforskare att minska klyftan mellan dessa två domäner. I detta examensarbete diskuteras några av utmaningarna med att distribuera djupinlärning för inbyggda system, samt tillgängliga lösningar och ramverk. Djupa neurala nätverks feltolerans undersöks. Ett ramverk för felinjicering skapades som riktade sig mot djupa neurala nätverk som använder sig av Pytorch. Ramverket användes sedan för att utföra felinjektionsexperiment på ett mindre djupinlärningsnätverk. Man kunde se hur felinjiceringar påverkade nätverkets noggrannhet på olika sätt beroende på vilket lager av nätverket felinjiceringen gjordes på. Den värsta sortens felinjicering identifierades och olika arkitektoniska modifieringar av det djupa neurala nätverket undersöktes för att förbättra feltoleransen av nätverket.

Microarchitecture’s optimizations have increased the performance but lowered the security. Speculative execution is one of the optimizations that was thought to be secure, but it is exploitable to leak information. The problem with these exploits is that there is no easy software defence and many exploits could be unexplored due to it being a fairly recent discovery. This thesis explores a way to find code that is vulnerable to this. The solution to the problem is to use the tool Side Channel Abstract Model Validator (SCAMV) which implements the method Model-Based Testing (MBT). We examine the core CVA6, which is a RISCV Central Processing Unit (CPU). Test cases are generated by program generators and interesting ones are selected by applying an observational model to them. The observational model abstracts side-channel leakage of the microarchitecture. The selected test cases are executed on the platform to validate the used observational models. The results of the test cases showed no indication of modifying the side channels under speculative execution. The results showed that SCAMV can examine timing-based channels. The conclusion is that our findings indicate that the CVA6 core is not vulnerable to speculative cache or timing-based side-channel attacks. / Optimeringar på mikroarkitektur nivåer har ökat prestandan men minskat säkerheten. Spekulativt utförande (speculative execution) är en av de optimeringar som har ansetts vara säkert, men det har visats att det kan utnyttjas för att läcka information. Problemet med dessa sårbarheter är att det inte finns något enkelt mjukvaruförsvar och att många sårbarheter fortfarande kan vara outforskade. Denna avhandling undersöker ett sätt att försöka hitta kod som är sårbar för detta. Lösningen på problemet är att använda verktyget SCAMV som använder sig av metoden Model-Baserad Testning. Vi undersöker CVA6, vilket är en RISCV CPU. Testfall genereras av programgeneratorer och intressanta testfall väljs genom att tillämpa en observationsmodell på dem. Observationsmodellen abstraherar sidokanalläckage i mikroarkitekturen. De valda testprogrammen verkställs på plattformen för att validera de använda observationsmodellerna. Resultatet från testfallen visade ingen indikation på att det går att modifiera sidokanalerna under spekulativt utförande. Resultatet visade att SCAMV kan undersöka tidsbaserade kanaler. Slutsatsen är att våra resultat indikerar att CVA6 inte är sårbar för spekulativa cache eller tidsbaserade sidokanalattacker.

Venous thromboembolism (VTE) is one of the most common cardiovascular diseases. KTH and its academic and industrial partners intend to develop a system to combat VTE by forcing movements of inactive muscles. An important part of this system is a unit that can sense muscular activity over time. Electromyography (EMG) is used to measure the activation potential of muscles. The goal of this thesis is to develop an EMG device that can measure bioelectric signals and convey this data to other devices. This thesis is mainly an exploration to identify the potential solution and more work is needed to develop the required system. The EMG device must be small, modular, battery powered and be able to communicate wirelessly with other devices. A functioning EMG system requires an appropriate amplification for the result to be legible and requires extensive filtering as well as detailed circuit board design to eliminate noise or interference that can affect the result.This project utilized a top down approach. An architecture of the EMG system was made and broken down into functional blocks. Each block was implemented separately and the whole solution was tested experimentally to ensure that all the specifications were fulfilled. To validate the EMG device, a series of reference images were used together with directly observing the correlation between muscle activation and its signal with an oscilloscope.The result was a fully functional EMG device that consisted of two PCB: a PCB with EMG circuitry (analog circuit) and a PCB with digital processing for communication (digital circuit). The EMG results were consistent between test subjects and could easily be correlated to muscle movement and force. The reference images indicated that it was functioning as intended. There was still 50 Hz common mode noise present in the EMG device which could have been due to its wide bandwidth and poor low frequency properties.The goals and requirements were fulfilled: a fully functional wireless, modular, small and battery driven EMG device was developed. The noise level of the EMG could have been lower and would need some further improvements. An integrated battery could be implemented to eliminate the need for users to provide a battery. An app could be developed in tandem with the EMG device, with friendly user interface, for healthcare personnel.The thesis workers strived to minimize the number of used components and power consumption. All components were RoHS certified and discarded components were collected for proper waste management. Energy consumption could have been further minimized in the digital PCB by implementing sleep mode and a watchdog timer. This thesis strived to implement as much of the 17 global sustainability goals set by the United Nations (UN). In conclusion, the main sustainability goal of this thesis was “3 – Good Health and well-being”. Other sustainability goals were “12 – Responsible consumption and production”, “13 – Climate action”, “15 – Life on land” were deemed to have been considered in this thesis. / Venös tromboemboli (VTE) är en av de vanligaste kardiovaskulära sjukdomarna. KTH och dess akademiska och industriella partner avser att utveckla ett system med uppdrag att bekämpa VTE genom att stimulera inaktiva muskler. Elektromyografi (EMG) används för att mäta musklernas aktiveringspotential. Syftet med denna avhandling är att utveckla en EMG-enhet som kan mäta bioelektriska signaler och överföra denna data till andra enheter. Ett fungerande EMG system kräver en lämplig förstärkning för att resultatet ska vara läsbart och kräver filtrering samt utförlig kretskortdesign för att eliminera brus/störningar som kan påverka resultatet negativt.Projektet använde en Top-Down strategi. En arkitektur av EMG-systemet genomfördes och sedan delades upp i funktionella block. Varje block implementerades separat och hela lösningen testades experimentellt för att säkerställa att alla specifikationer uppfylldes. För att validera EMG- enheten användes referensbilder tillsammans med att direkt observera sambandet mellan muskelaktivering och dess signal via ett oscilloskop.Resultatet var en helt funktionell EMG-enhet som bestod av två PCB: en PCB med EMG funktionalitet (analog krets) och en PCB med digital processering för kommunikation (digital krets). EMG mätningarna var konsistenta mellan testpersoner och kunde lätt korreleras med muskelrörelse och spänningskraft. Referensbilderna indikerade att den fungerade som avsedd. Det fanns fortfarande 50 Hz common mode brus i EMG-enheten, vilket kan ha orsakas av dess breda bandbredd och dåliga lågfrekvensegenskaper.Målen och kraven uppfylldes: en fullt funktionell trådlös, modulär, liten och batteridriven EMG- enhet. Brusnivån för EMG kunde ha varit lägre och skulle behöva ytterligare förbättringar. Ett integrerat batteri kunde implementeras för att eliminera användarnas behov av att tillhandahålla ett batteri. En applikation kunde ha utvecklats för EMG-enheten, med ett användarvänligt användargränssnitt, för vårdpersonal.Examensarbetarna strävade efter att minimera användning av komponenter och strömförbrukning under arbetsprocessen. Alla komponenter var RoHS-certifierade och kasserade komponenter insamlades för korrekt avfallshantering. Energiförbrukning kunde ha minimerats ytterligare i det digitala kretskortet genom att implementera sleep mode och en watchdog timer. I detta examensarbete var det önskvärt att implemnetera de 17 globala hållbarhetsmålen uppsatta av FN (Förenta Nationerna). Sammanfattningsvis uppfylldes huvudsakligen “3 – Good Health and well-being”. Hållbarhetsmålen ”12 - Ansvarig konsumtion och produktion”, ”13 – Klimatåtgärder”, ”15 - Liv på land” anses även att ha beaktas i denna avhandling.

The usage of programmable logic resources in Field Programmable Gate Arrays, also known as FPGAs, has increased a lot recently due to the complexity of the algorithms, especially for some computer vision algorithms. Due to this reason, sometimes the hardware resources in the FPGA are not sufficient. Partial reconfiguration provides us with the possibility to solve this problem. Partial reconfiguration is a technique that can be used to reconfigure specific parts of the FPGA during run-time. By using this technique, we can reduce the need for programmable logic resources. This master thesis project aims to design a software framework for partial reconfiguration that can load a set of processing components/algorithms (e.g. object detection, optical flow, Harris-Corner detection etc) in the FPGA area without affecting real-time static components such as camera capture, basic image filtering and colour conversion which are continuously running. Partial reconfiguration has been applied to two different video processing pipelines, a direct streaming architecture and a frame buffer streaming architecture respectively. The result shows that reconfiguration time is predictable which depends on the partial bitstream size, and that partial reconfiguration can be used in real-time applications taking the partial bitstream size and the frequency to switch the partial bitstreams into account. / Användningen av programmerbara logiska resurser i Field Programmable Gate Arrayer, även känd som FPGA:er, har ökat mycket nyligen på grund av komplexiteten hos algoritmerna, speciellt för vissa datorvisningsalgoritmer. På grund av detta är det ibland inte tillräckligt med hårdvaruresurser i FPGA:n. Partiell omkonfiguration ger oss möjlighet att lösa detta problem. Partiell omkonfigurering är en teknik som kan användas för att omkonfigurera specifika delar av FPGA:n under körtid. Genom att använda denna teknik kan vi minska behovet av programmerbara logiska resurser. Det här mastersprojektet syftar till att utforma ett programvaru-ramverk för partiell omkonfiguration som kan ladda en uppsättning processkomponenter / algoritmer (t.ex. objektdetektering, optiskt flöde, Harris-Corner detection etc) i FPGA- området utan att påverka statiska realtids-komponenter såsom kamerafångst, grundläggande bildfiltrering och färgkonvertering som körs kontinuerligt. Partiell omkonfiguration har tillämpats på två olika videoprocessnings-pipelines, en direkt-strömmande respektive en rambuffert-strömmande arkitektur. Resultatet visar att omkonfigurationstiden är förutsägbar och att partiell omkonfiguration kan användas i realtids-tillämpningar.

This report describes an ultrasound anemometer and its evaluation. This anemometer is a possible alternative for the automated weather stations which will be built in Africa as a part of WIMEA-ICT project. The project is done in cooperation with Norad and different universities in Africa and Norway. The report covers the assembly of the ultrasound anemometer and evaluation of both software and hardware in this embedded system. Two different type of the anemometer are assembled. The hardware and the software of the anemometers and the whole systems as embedded systems are tested. In addition, the whole system is analyzed and suggestions to increase the energy efficiency of the systems are given. / Den här rapporten beskriver en ultraljudsanemometer och en utvärdering av den. Denna anemometer är ett tänkbar alternativ för automatiserade väderstationer som ska upprättas i Afrika som en del av WIMEA-ICT projektet. Projektet sker i samarbete med Norad och olika universitet i Afrika och i Norden. Rapporten avhandlar hopsättningen av ultraljudsanemometern och utvärderingen av både hårdvara och mjukvara i detta inbyggda system. Två olika prototyper av anemometern monterades. Dessa testades ur aspekter som hårdvara, mjukvara samt i helhet som ett inbyggt system. Vidare gjordes en analys av hela systemet och förslag till energieffektivisering för systemet gavs.

Over the last decades, the effects of climate change have become increasingly evident across natural environments. Apart from other areas, climate change poses a serious threat on water quality. More specifically, it is expected that the effects of global warming around the world will severely limit our ability to control the spread and occurrence of Harmful Algal Blooms (HABs) in the future. A HAB episode is characterised by rapid proliferation of algal biomass which can cause major implications on the environment, the ecosystems, on human health, the economy, and societies overall. One way of detecting the presence of algae is to determine the chlorophyll-a concentration levels in water. This project proposes an embedded system for early algae detection in water samples by means of chl-a fluorometry. The system makes use of a constructed sensor to detect chl-a fluorescence emission. Two versions of the sensor were designed and implemented, both of which were calibrated and then tested. Afterwards, the results were presented, and the system’s performance was evaluated and discussed. Lastly, it was concluded that the performance of the system was adequate for detecting a 50 μg/L limit of chl-a concentration, however, careful testing of the site is required for field applications in samples of natural water. / ­Under de senaste decennierna har effekterna av klimatförändringar blivit allt tydligare i naturliga miljöer. Förutom andra områden utgör klimatförändringarna ett allvarligt hot mot vattenkvaliteten.  I synnerhet förväntas effekterna av global uppvärmning över hela världen begränsa vår förmåga att kontrollera spridningen och förekomsten av skadliga algblomningar (HAB) i framtiden. En HAB-episod kännetecknas av snabb spridning av algbiomassa som kan orsaka stora konsekvenser för miljön, ekosystemen, människors hälsa, ekonomin och samhället i stort. Ett sätt att upptäcka förekomsten av alger är att bestämma klorofyll-a-koncentrationsnivåerna i vatten.  Detta projekt föreslår ett inbyggt system för tidig algedetektering i vattenprover med hjälp av chl-a fluorometri. Systemet använder en konstruerad sensor för att detektera chl-a-fluorescensemission. Två versioner av sensorn designades och implementerades, båda kalibrerades och testades sedan. Därefter presenterades resultaten och systemets prestanda utvärderades och diskuterades.  Slutligen drogs slutsatsen att systemets prestanda var tillräcklig för att detektera 50 μg/L-gräns för chl-a-koncentration, men noggrann testning av platsen krävs för fältapplikationer i prover av naturligt vatten.

The field of neuromorphic computing concerns simulating the information processing of a brain in software or hardware on a computing platform. One neuromorphic platform that uses specialized hardware is SpiNNaker. It is an integrated circuit consisting of multiple general purpose processing cores that can run simulations of neurons. A custom on-chip network mimics the high level of neuron interconnectedness in a brain. The second generation of this chip is currently in development and a prototype, JiB 2, is used in this thesis. This chip has a Ball Grid Array (BGA) footprint and requires several supply voltage levels to operate making implementation more complex. To use such a chip in an autonomous robot, the hardware needs to be in a small form factor. It is beneficial to use an intermediary platform with support for many actuators and sensors to avoid having to develop new drivers (and because the processing power of individual blocks in JiB 2 is not well suited to these tasks). This thesis shows how a platform for autonomous use in robots can be designed with the current prototype chip. It details the design decisions made for the power supply and using the footprint. The existing software is explained and modifications made are shown. Some performance metrics (memory requirements, power and cost) are characterized. A simple program running on the prototype chip with input and output from a microcontroller development board using STM32 is demonstrated. This project suggests a path to deploy software on the JiB 2 and let it interact with the physical world. / Att i en dator eller speciell hårdvara simulera hur neuroner i en hjärna interagerar i sitt informationsutbyte studeras inom fältet neouromorfisk databehandling. Eftersom utbytet sker med snabba länkar mellan många oberoende enheter är traditionell datorhårdvara inte lämpad att implementera sådana skeenden. Därför finns specialhårdvara som bättre efterlikar detta utbyte genom att, till exempel, använda många enkla processorkärnor (för att simulera neuroner) tillsammans med ett snabbt nätverk på kretsen (och mellan flera kretsar). Ett användningsområde är i större komplexa system men det finns en efterfrågan att kunna använda den även i mer begränsade kontexter. En sådan specialhårdvara är den integrerade kretsen SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture). En andra generationen av den kretsen är under utveckling och projektet i denna uppsats har arbetat med en begränsad prototyp kallad JiB2. Målet har varit att bygga en plattform som visar hur JiB 2 kan utnyttjas fristående i en robot. Detta kräver hårdvara som är möjlig att enkelt ladda med nya program. Den behöver klara att strömförsörja kretsen från exempelvis ett batteri. Den ska också ha möjlighet att koppla in- och utsignaler till programmet som körs i specialkretsen. Detta arbete visar att hårdvara går att tillverka i en storlek som lämpar sig för använding i robotar. Ett flöde för utveckling och drifttagning av programvara till plattformen demonstreras.