Sensornahe KI: Maschinelles Lernen direkt auf dem eingebetteten System

Forscher des Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS haben eine sensornahe Künstliche Intelligenz für Mikrocontroller und eingebettete Systeme entwickelt, die ein voll konfigurierbares künstliches neuronales Netz umfasst. Hierbei steht nicht Big Data im Fokus, sondern Mikrointelligenz – beispielsweise für Handschriften- und Gestenerkennung.Mikrocontroller sind in fast jedem technischen Gerät verbaut – von der Waschmaschine über das Blutdruckmessgerät bis hin zu Wearables. Mit „Artificial Intelligence for Embedded Systems“ – Aifes – haben Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS eine Künstliche Intelligenz (KI) für Mikrocontroller und Sensoren entwickelt, die ein voll konfigurierbares künstliches neuronales Netz umfasst. Es handelt sich dabei um eine plattformunabhängige Machine-Learning-Bibliothek, mit der sich selbstlernende Kleinstelektroniken realisieren lassen, die keine Anbindung an eine Cloud oder leistungsfähige Computer erfordern. Die sensornahe KI unterstützt die Handschriften- und Gestenerkennung. Läuft die Bibliothek etwa auf einem Wearable, so lässt sich die Eingabe per Geste steuern.
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