AIfES - Artificial Intelligence for Embedded Systems

Das Fraunhofer IMS hat ein Feedforward Künstliches Neuronales Netz (KNN) in der Programmiersprache C entwickelt, welches plattformunabhängig eingesetzt werden kann. Die Programmbibliothek AIfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems) nutzt  Standardbibliotheken auf Basis der GNU Compiler Collection (GCC) und einem auf das nötigste reduzierten Quellcode ist sogar die Integration inklusive Lernalgorithmen auf einem Mikrocontroller möglich. Das KNN orientiert sich vordergründig nicht an der Big-Data-Verarbeitung, sondern soll die Möglichkeit bieten selbstlernende Kleinstelektroniken zu realisieren, die keine Anbindung an eine Cloud oder leistungsfähigere Computer benötigen. Die Einsatzbereiche reichen von der Kalibrierung von Sensoren oder Multisensoren, Smarte Sensoren, Condition Monitoring für Industrie 4.0 Anwendungen bis zur allgemeinen Nutzung für das Internet of Things (IoT).

Erkennung von handgeschriebenen Zahlen mittels KI auf einem Mikrocontroller

Der Demonstrator kann Zahlen von 0-9 erkennen, die auf einem Touchpad geschrieben wurden und das Resultat auf einem Display visualisieren. Die Ansteuerung des Touchpads, die eigentliche Erkennung, die Klassifizierung und die Ausgabe erfolgt durch einen günstigen 8-Bit Mikrocontroller (Arduino UNO). Es wurden die Handschriften von ca. 10 verschiedenen Personen eintrainiert. Der Demonstrator ist ein Prototyp, für die Marktreife werden mehr Trainingsdaten (Personen) benötigt. Für den Mikrocontroller und das Training wurde das IMS AlfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems) verwendet.