Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS

Embedded KI – sensornah und plattformunabhängig

Das Fraunhofer IMS hat mit AIfES eine ständig wachsende Machine-Learning-Bibliothek für Sensoren und eingebettete Systeme entwickelt.

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LiDAR

Fraunhofer IMS entwickelt höchstsensitive CSPAD Sensoren für LiDAR Anwendungen. Zusammen mit neuartigen Verfahren zur Hintergrundlichtunterdrückung auf Chipebene garantieren diese beste Performance und sichere Messungen.

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Fraunhofer IMS stärkt Bio-Sensorik

Prof. Dr. Karsten Seidl ist neuer Abteilungsleiter der Mikro- und Nanosysteme des Fraunhofer IMS in Duisburg. Gleichzeitig hat er eine Professur in der Medizintechnik an der Universität Duisburg-Essen angenommen. Mit Karsten Seidl stärkt die Duisburger Forschungseinrichtung das Themenfeld um die Bio-Sensorik.

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Sensorauslese auf höchstem Niveau

Fraunhofer IMS entwickelt hochgenaue Sensorauslese-ASICs für robuste Anwendungen. Hochgenau, robust und sicher – Eigenschaften, die sich in Bezug auf Sensoren zu widersprechen scheinen. Das Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS in Duisburg hat erneut einen wichtigen Schritt für die sichere Implementierung der Industrie 4.0 getan und zwei Sensor-ASIC Reihen für kapazitive und induktive Sensorauslese entwickelt, die diese Attribute vereinen.

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Mikrosystemtechnik für kompakte Sensoren

Sind sehr kleine Systeme gefragt oder sind kleine Signale über möglichst kurze Wege auszulesen, bietet sich die Integration der MST-Strukturen direkt auf dem CMOS an.

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Infrastruktur

Mikrosystemtechnik

Die Mikrosystemtechnik und die Mikroelektronik gehen eine enge Verbindung ein, wenn es darum geht, kompakte intelligente Sensoren und Aktoren zu schaffen.  

 

Profil

Das Fraunhofer IMS

Seit 30 Jahren beschäftigen sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler am Fraunhofer IMS mit der Entwicklung von mikroelektronischen Schaltungen und Systemen, Mikrosystemen und Sensoren.  

 

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Mit den derzeitigen und künftigen Möglichkeiten intelligenter Wohn- und Nutzimmobilien beschäftigt sich das Fraunhofer-inHaus-Zentrum bereits seit über 15 Jahren.

Fraunhofer IMS

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Finkenstraße 61
47057 Duisburg
Telefon: +49 (0) 203 / 37 83-0
Fax: +49 (0) 203 / 37 83-266

Aktuelle Pressemitteilungen

8.10.2019

Vertrauenswürdige eingebettete KI mit RISC-V

Das Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS hat auf RISC-V-Basis eine vertrauenswürdige eingebettete KI (Künstliche Intelligenz) entwickelt. Das Duisburger Forschungsinstitut erweitert mit dieser Entwicklung sein Angebot für Trusted Electronics.
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11.7.2019

Condition Monitoring: Überwachung von Freileitungen

Im Zeichen des Klimaschutzes steigt die Bedeutung von Energieeffizienz ebenso wie der Anteil von Strom aus erneuerbaren Energien. Tausende Windparks, Solarmodule und Biogasanlagen erzeugen schon heute große Mengen Ökostrom. Besonders der Ausbau von Windkraftanlagen führte zu Leistungssprüngen in den letzten Jahren. Dabei ist neben der optimalen Auslastung der Hochspannungsfreileitungen vor allem das schnelle Erkennen von Gefahrensituationen eine zentrale Fragestellung. Das Fraunhofer IMS hat zur Überwachung der Betriebsparameter ein Sensorsystem mit energieautarken Sensormodulen entwickelt.
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7.6.2019

»SILKE« bei Digitalisierungswettbewerb ausgezeichnet

Digitale Innovationen mit dem Schwerpunkt auf Nutzer- und Nutzenorientierung werden die öffentliche Verwaltung revolutionieren. Das wurde beim diesjährigen »eGovernment-Wettbewerb« wieder deutlich. Jetzt wurden die besten Digitalisierungs- und Modernisierungsprojekte ausgezeichnet. Mit dabei auch das Projektvorhaben »SILKE«, an dem das Fraunhofer IMS im Rahmen des Gesamtvorhabens »Smart City Duisburg«, beteiligt ist.
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4.6.2019

Machine Learning für Sensoren

Mikrocontroller sind in fast jedem technischen Gerät verbaut – von der Waschmaschine über das Blutdruckmessgerät bis hin zu Wearables. Mit AIfES haben Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS eine Künstliche Intelligenz (KI) für Mikro-controller und Sensoren entwickelt, die ein voll konfigurierbares künstliches neuronales Netz umfasst. AIfES ist 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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