EdgeAI-Trust zielt darauf ab, eine domänenunabhängige Architektur für dezentrale Edge-KI mit dazugehörigen Hardware- und Softwarelösungen und -werkzeugen zu entwickeln, die ein vollständig kollaboratives KI-Lernen am Rande des Netzwerks ermöglichen. Die Edge-KI-Technologien richten sich auf zentrale Herausforderungen der europäischen Industrie und Gesellschaft, wie Energieeffizienz, Systemkomplexität und Nachhaltigkeit. EdgeAI-Trust wird Edge-KI-Lösungen ermöglichen, die Interoperabilität, Aufrüstbarkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und gesellschaftliche Akzeptanz bieten. Die Hochschule Hamm-Lippstadt verfolgt das Ziel, die im Rahmen des Projekts entstehenden RISC-V Hardware-Software-Entwicklungen simulativ abzubilden. Basis hierfür soll der weit verbreitete und quelloffen verfügbare Hardware-Software-Emulator QEMU sein, welcher von der HSHL entsprechend erweitert werden soll. Die Hochschule Hamm-Lippstadt wird ihre Expertise zu Entwicklungsmethoden und Werkzeugen von sicherheitskritischen, verteilten und echtzeitfähigen Systemen einbringen. Die beteiligte Arbeitsgruppe von Prof. Rettberg beschäftigt seit Jahren ausgewiesene Experten in den Bereichen eingebetteter Hardware-Software-Systeme sowie künstlicher Intelligenz. Diese werden ihre Expertise in EdgeAI-Trust mit einbringen. In aktuellen Forschungsarbeiten bei Prof. Rettberg wird an Modellierungen mit Hilfe von Digitalen Zwillingen gearbeitet, die unter anderem mit cloudbasierten Ansätzen arbeiten. Die Expertise auf dem Gebiet der Digitalen Zwillinge wird ebenfalls mit in das Projekt eingebracht um z.B. nicht funktionale Anforderungen wie Echtzeit und dynamische Rekonfiguration besser abzusichern und zu unterstützen. Zudem bestehen Vorarbeiten zur Validierung von Entwürfen für RISC-V, wobei hier die Simulation von System-on-Chip-Plattformen im Vordergrund stand.