embedded world | AWARE – Energieeffizientes Edge-KI-Sensorsystem zur Entwicklung von Monitoring-Anwendungen in der Industrie

Halle 4 / Standnummer 4-410

AWARE – Energieeffizientes Edge-KI-Sensorsystem zur Entwicklung von Monitoring-Anwendungen in der Industrie

Key Facts

  • Demonstrator mit Schwingungssensor bis 6,4 kHz, Mikrocontroller, integriertem Funktransceiver und direkt im Sensor integrierten KI-Modellen
  • Adaptives Edge-KI-System: Verarbeitung der Sensordaten mit unüberwachtem Machine-Learning-Verfahren per Clustering, Training ausschließlich auf dem Mikrocontroller des Sensorknotens
  • Erkennung und Klassifikation von Ereignissen in Echtzeit; Ergebnisanzeige per LED direkt am Sensor, Datenübertragung mittels BLE zu einem Edge-Device möglich

Kategorien

  • Testdienstleistungen
  • Software-Entwicklung für HMI/Visualisierung
  • Anwendungsentwicklung
  • Software-Entwicklung für das IoT
  • Firmware- und Treiberentwicklung
  • Sonstige Dienstleistungen
  • Sonstige Hardware-Entwicklung
  • PCB-Entwurf

Key Facts

  • Demonstrator mit Schwingungssensor bis 6,4 kHz, Mikrocontroller, integriertem Funktransceiver und direkt im Sensor integrierten KI-Modellen
  • Adaptives Edge-KI-System: Verarbeitung der Sensordaten mit unüberwachtem Machine-Learning-Verfahren per Clustering, Training ausschließlich auf dem Mikrocontroller des Sensorknotens
  • Erkennung und Klassifikation von Ereignissen in Echtzeit; Ergebnisanzeige per LED direkt am Sensor, Datenübertragung mittels BLE zu einem Edge-Device möglich

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  • Anwendungsentwicklung
  • Software-Entwicklung für das IoT
  • Firmware- und Treiberentwicklung
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Produktbeschreibung

Zur Messe stellen wir Ihnen unsere aktuelle Entwicklung AWARE vor. Sie ist Ergebnis eines Forschungsprojekts und die Basis, um gemeinsam mit Ihnen Ihre Monitoring-Anwendung zu entwickeln.

In AWARE (Advanced wireless AI-enabled real-time environment) sind KI-Modelle direkt im Sensor integriert. Somit lassen sich Entscheidungen in Echtzeit ohne Umweg über die Cloud ableiten. Durch die automatisierte Anpassung an neue Umgebungsbedingungen können vielseitige Einsatzfelder erschlossen werden, wie z.B. in der Fehler- und Verschleißerkennung in der Produktion.

Wir forschen mit Lösungen wie diesen daran, KI-Algorithmen auf ressourcenbeschränkten Geräten für IoT-Anwendungen optimal nutzen zu können. Dazu entwickeln wir energieeffiziente Edge-KI-Systeme wie AWARE mit energieoptimierter Leistungsverteilung zwischen möglichst viel sensornaher Datenverarbeitung und möglichst geringer Auslagerung von Aufgaben in das Netzwerk.

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Produktexperte

Tino

Tino Hutschenreuther

Leiter System Design

tino.hutschenreuther@imms.de +49 (0) 3677 874 93 40

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