Integrierte KI für Sensorsysteme

Intelligente Sensorsysteme realisieren heute vielfältige Aufgaben wie Spracherkennung, intelligente Heizungssteuerung oder autonome Fahrfunktionen. Durch die Integration künstlicher Intelligenz in Sensoren ist eine Interpretation der Sensordaten möglich, die es erlaubt, spezifische Reaktionen auszuführen oder dem Nutzer Aufgaben abzunehmen.

Cloud-basierte Technologien bieten eine hohe Auswertungsgenauigkeit sowie vielseitige Funktionen und sind damit aktuell die meist verwendeten Systeme. Jedoch ist zu berücksichtigen, dass Cloud-Lösungen v.a. in Bezug auf Energieverbrauch, Datensicherheit und Reaktionsgeschwindigkeit Nachteile mit sich bringen.

Demgegenüber stellen lokale KI-Datenverarbeitung auf embedded Plattformen eine Alternative dar, die diese Nachteile nicht haben. Ob die Verarbeitung dabei bessere Ergebnisse mit künstlichen neuronalen Netzen oder auf Basis klassischer Ansätze des maschinellen Lernens liefert, hängt stark von der Aufgabenstellung und den vorhandenen Messdaten ab.

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Beschreibung der Technologie

Die Technologien des Fraunhofer IIS gehen sogar noch einen Schritt weiter. Dabei werden die Funktionen für die Signalerfassung und die KI-basierte Signalauswertung auf einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung (engl. ASIC) kombiniert.
Durch diesen Ansatz können die Schaltungskomponenten optimal aufeinander angepasst werden - mit dem Ergebnis, dass die Leistungsaufnahme des Gesamtsystems deutlich reduziert wird.

Vorteile der Technologie

Anwendungsfelder

Anwendungsfelder für integrierte KI finden sich überall dort, wo Batterielebensdauer und Datenschutz wichtig sind und gleichzeitig Signale im Hz- bis kHz-Bereich vorliegen. Im Smart-Home kann das die Cloud-freie Sprachsteuerung sein oder der smarte Fenstersensor, der zusätzlich zur Öffnungsposition meldet, ob es gerade regnet oder die Scheibe zerschlagen wird. Im Beriech der Industrie 4.0 können durch drahtlose Retrofit-Sensoren alte, aber gut funktionierende Produktionsanlagen überwacht werden und so Wartungen optimiert und Produktionsausfälle vermieden werden.

Unser Angebot

Durch das Kompetenzspektrum des Fraunhofer IIS können wir unsere Kunden auf der gesamten Entwicklungskette von der Idee bis zum Machine Learning ASIC begleiten.

Unsere Experten aus dem Bereich Analytics, Data and Applications unterstützen bei der Problemanalyse, Datenerfassung und Machbarkeitsstudien.

Die Umsetzung der Lösung als eingebettete Elektronik ist Schwerpunkt unserer embedded ML Aktivitäten. Auf dieser Basis bieten wir die Umsetzung auf der für den Kunden idealen Plattform an.

Zur Minimierung der Leistungsaufnahme und des Bauraums ist die Entwicklung eines ASICs die Alternative zu eingebetteter Elektronik. Bereits durchgeführte Vorarbeiten fließen ein und verkürzen den Entwicklungsprozess. Je nach Kundenproblem partitionieren wir das System zwischen analoger und digitaler Schaltung sowie Software und optimieren je nach Anforderung auf Energieverbrauch, Kosten, Bauraum, Performance und Sicherheit.