Maschinelles Lernen für Eingebettete Systeme mit AIfES®
Mit dem Open Source KI-Software Framework AIfES (Artifical Intelligence for Embedded Systems) kann man künstliche Neuronale Netze (KNN) praktisch auf jeder Hardware ausführen und sogar trainieren. Kleine Embedded Systeme plus künstliche Intelligenz (KI) - das Thema unserer Zeit.
Open Source KI-Framework
Das erste Open Source KI-Framework »Made in Germany«, entstanden als Maker-Projekt am Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS. AIfES® ist vergleichbar und kompatibel mit den bekannten Python ML Frameworks, wie TensorFlow, Keras oder PyTorch. In der aktuellen Version werden Feedforward Neural Networks (FNN) und Convolutional Neural Networks (ConvNet) unterstützt, die vollkommen frei konfiguriert werden können. Auch die gängigen Aktivierungsfunktionen, wie z. B. ReLU, Sigmoid oder Softmax, sind bereits integriert.
Tiny ML
AIfES® kann auf fast jedem System benutzt werden, egal ob Mikrocontroller, IoT-Gerät, Raspberry PI, PC oder Smartphone, was den Kauf neuer Hardware überflüssig macht. Besonders im Fokus steht jedoch die Ausführung der KI auf einfachen Mikrocontrollern und kleinen IoT-Geräten, sogenannten »tinyML«. Kleine, selbstlernende, batteriebetriebene Geräte können Sensordaten dort verarbeiten, wo sie anfallen, unabhängig von einer Cloud oder anderen Geräten. Die Daten werden dabei auf dem Gerät gespeichert und die Verarbeitung erfolgt ohne Übertragungsverzögerung mit einem deutlich geringeren Energieverbrauch im Vergleich zu einem PC.