Jan Spieck

Jan Spieck, M. Sc.

Department Informatik (INF)
Lehrstuhl für Informatik 12 (Hardware-Software-Co-Design)

Raum 02.145
Cauerstr. 11
91058 Erlangen

Telefon: +49 9131 85-67397
Faxnummer: +49 9131 85-25149
E-Mail: jan.spieck@fau.de
Webseite: https://www.cs12.tf.fau.de/person/jan-spieck

Curriculum Vitæ

since 03/2019	Researcher at the Department of Computer Science 12 (Hardware/Software Co-Design),
10/2016 − 01/2019	Master of Science in Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Germany
10/2013 − 12/2016	Bachelor of Science in Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Germany

Research Projects

Charakterisierung und Analyse Invasiver Algorithmen zur Entwurfszeit (A04) within the DFG SFB/Transregio 89 Invasive Computing

Teaching

SEMESTER	FACH
WS19/20	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)
SS20	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)
WS20/21	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)
SS21	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)
WS21/22	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)
SS22	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)
WS22/23	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)
SS23	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)
WS23/24	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)
SS24	Grundlagen der Technischen Informatik (GTI)

Open Theses

Multi-Objective Reinforcement Learning for the Generation of Run-Time Requirement Enforcers
Weitere Themen auf Absprache

Supervised Theses

Johannes H. — Generative Adversarial Networks im Systementwurf
Leonie R. — Maschinelles Lernen zur Steuerung einer Entwurfsraumexploration fur die Abbildung von Anwendungen auf MPSoCs
Jetullah M. — Entwurfsraumexploration für die Abbildungsmenge von Anwendungen auf MPSoCs
Felix H. — Prädiktive Modellierung zur Vorhersage von Ausführungseigenschaften von Aktor-orientierten Anwendungen auf Multi-Core-Architekturen
Maximilian M. — Deskriptives Clustering für die Abbildungsmenge von Anwendungen
Philipp L. — Runtime Requirement Enforcement of Safety Properties of a Knee Foot Orthosis based on a Digital Twin
Hendrik S. — Machine-Learning-Based Control of a Robotic Hand using an EMG-based Armband
Jan W. — Co-Design of Sustainable Embedded Systems
Daniel K. — Lebenszyklusanalyse von enggekoppelten Rechenfeldern für den Einsatz in Datenzentren

Publications

2024

Lamberti P., Esper K., Spieck J., Velasco-Guillen RJ., Beckerle P., Teich J.:
Enforcing Safety Requirements of a Knee Orthosis Using Finite State Machines
Integrated Systems in Medical Technologies (ISMT) (Erlangen, 25. September 2024 - 26. September 2024)
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Spieck J., Wildermann S., Teich J.:
A Scenario-Based DVFS-Aware Hybrid Application Mapping Methodology for MPSoCs
In: ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (2024)
ISSN: 1084-4309
DOI: 10.1145/3660633
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2023

Esper K., Spieck J., Sixdenier PL., Wildermann S., Teich J.:
RAVEN: Reinforcement Learning for Generating Verifiable Run-time Requirement Enforcers for MPSoCs
Workshop on Next Generation Real-Time Embedded Systems Co-located with HiPEAC 2023 (Toulouse, 18. Januar 2023 - 18. Januar 2023)
In: Fourth Workshop on Next Generation Real-Time Embedded Systems (NG-RES 2023), Dagstuhl, Germany: 2023
DOI: 10.4230/OASIcs.NG-RES.2023.7
URL: https://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2023/17738
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Spieck J., Sixdenier PL., Esper K., Wildermann S., Teich J.:
Hybrid Genetic Reinforcement Learning for Generating Run-Time Requirement Enforcers
21st ACM-IEEE International Symposium on Formal Methods and Models for System Design (MEMOCODE) (Hamburg, 21. September 2023 - 23. September 2023)
In: 2023 21st ACM-IEEE International Symposium on Formal Methods and Models for System Design (MEMOCODE) 2023
DOI: 10.1145/3610579.3611091
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Spieck J., Wildermann S., Teich J.:
A Learning-Based Methodology for Scenario-Aware Mapping of Soft Real-Time Applications onto Heterogeneous MPSoCs
In: ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems 28 (2023), S. 4:1 - 4:40
ISSN: 1084-4309
DOI: 10.1145/3529230
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2022

Anantharajaiah N., Asfour T., Bader M., Bauer L., Becker J., Bischof S., Brand M., Bungartz HJ., Eichler C., Esper K., Falk J., Fasfous N., Freiling F., Fried A., Gerndt M., Glaß M., Gonzalez J., Hannig F., Heidorn C., Henkel J., Herkersdorf A., Herzog B., John J., Hönig T., Hundhausen F., Khdr H., Langer T., Lenke O., Lesniak F., Lindermayr A., Listl A., Maier S., Megow N., Mettler M., Müller-Gritschneder D., Nassar H., Paus F., Pöppl A., Pourmohseni B., Rabenstein J., Raffeck P., Rapp M., Rivas SN., Sagi M., Schirrmacher F., Schlichtmann U., Schmaus F., Schröder-Preikschat W., Schwarzer T., Sikal MB., Simon B., Snelting G., Spieck J., Srivatsa A., Stechele W., Teich J., Comprés Ureña IA., Verbauwhede I., Walter D., Wild T., Wildermann S., Wille M., Witterauf M., Zhang L.:
Invasive Computing
FAU University Press, 2022
ISBN: 978-3-96147-571-1
DOI: 10.25593/978-3-96147-571-1
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Bader M., Wildermann S., Glaß M., Pöppl A., Pourmohseni B., Schwarzer T., Spieck J., Wille M.:
Characterisation and Analysis of Invasive Algorithmic Patterns
In: Jürgen Teich, Jörg Henkel, Andreas Herkersdorf (Hrsg.): Invasive Computing, FAU University Press, 2022, S. 97-122
ISBN: 978-3-96147-571-1
DOI: 10.25593/978-3-96147-571-1
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Spieck J., Wildermann S., Teich J.:
On Transferring Application Mapping Knowledge Between Differing MPSoC Architectures
CODES+ISSS 2022 (Shanghai, 10. Oktober 2022 - 12. Oktober 2022)
In: CODES+ISSS 2022 2022
DOI: 10.1109/TCAD.2022.3197527
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2021

Spieck J., Wildermann S., Teich J.:
Domain-Adaptive Soft Real-Time Hybrid Application Mapping for MPSoCs
3rd ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD (MLCAD) (North Carolina State University, Raleigh, NC, USA & Online, 31. August 2021 - 2. September 2021)
In: 3rd ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD (MLCAD) 2021
DOI: 10.1109/MLCAD52597.2021.9531269
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2020

Pourmohseni B., Glaß M., Henkel J., Khdr H., Rapp M., Richthammer V., Schwarzer T., Smirnov F., Spieck J., Teich J., Weichslgartner A., Wildermann S.:
Hybrid Application Mapping for Composable Many-Core Systems: Overview and Future Perspective
In: Journal of Low Power Electronics and Applications 10 (2020), S. 1-37
ISSN: 2079-9268
DOI: 10.3390/jlpea10040038
URL: https://www.mdpi.com/892470
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Spieck J., Wildermann S., Teich J.:
Run-Time Scenario-Based MPSoC Mapping Reconfiguration Using Machine Learning Models
1st ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD (MLCAD) (Canmore, Alberta, Canada, 3. September 2019 - 4. September 2019)
In: Post-workshop proceedings of 2019 ACM/IEEE 1st Workshop on Machine Learning for CAD 2020
DOI: 10.1109/MLCAD48534.2019.9142060
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Spieck J., Wildermann S., Teich J.:
Scenario-Based Soft Real-Time Hybrid Application Mapping for MPSoCs
57th Annual Design Automation Conference (DAC) (San Francisco, 19. Juli 2020 - 23. Juli 2020)
In: Proceedings of the 57th Annual Design Automation Conference (DAC) 2020
DOI: 10.1109/DAC18072.2020.9218537
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Teich J., Pourmohseni B., Keszöcze O., Spieck J., Wildermann S.:
Run-Time Enforcement of Non-Functional Application Requirements in Heterogeneous Many-Core Systems
Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC) (China National Convention Center, Beijing, China, 13. Januar 2020 - 16. Januar 2020)
DOI: 10.1109/ASP-DAC47756.2020.9045536
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2019

Spieck J., Wildermann S., Schwarzer T., Teich J., Glaß M.:
Data-Driven Scenario-based Application Mapping for Heterogeneous Many-Core Systems
IEEE Multicore/Many-core Systems-on-Chip (Singapore, 1. Oktober 2019 - 4. Oktober 2019)
In: Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC 2019) 2019
DOI: 10.1109/MCSoC.2019.00054
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