Unsere Demonstratoren mit AIfES

Um zu zeigen was mit AIfES möglich ist, entwickeln wir am IMS in regelmäßigen Abständen Demonstratoren. Mit den Demonstratoren versuchen wir unsere Ideen umzusetzen und Ihnen zu präsentieren. Wir als Fraunhofer-Institut können die Technologien nicht direkt an Sie verkaufen, aber Sie können die Technologie im Rahmen eines Projektes in Ihr Produkt einbringen oder mit uns zusammen ein neues entwickeln. Bei Fragen zu diesem Thema können Sie uns gern kontaktieren.

Kabelloser Stromsensor für die Zustandsüberwachung

Dieses Exponat wurde zusammen mit dem Geschäftsfeld „Wireless and Transponder Systems“ entwickelt. AIfES wurde hier genutzt um die Zustände eines Gerätes auf Basis seines Stromverbrauchs zu erlernen. AIfES wurde hier auf einem ATMega32U4 inklusive Lernalgorithmus integriert. Alle Informationen zu dem Demonstrator finden sie hier im Infoblatt.

Erkennung von handgeschriebenen Ziffern auf einem Mikrocontroller

Mit diesem Demonstrator wollten wir der Frage nachgehen, ob es möglich ist eine Handschrifterkennung für Zahlen auf einem Mikrocontroller zu integrieren. Die Ziffern werden hierbei auf einem handelsübliches PS/2-Touchpad gezeichnet, danach erkannt und das Resultat auf einem LC-Display angezeigt. Durch eine eigens hierfür entwickelte Merkmalsextraktion ist es uns gelungen alle Funktionen auf einem Arduino UNO zu integrieren. Der Arduino UNO liest die Sensorwerte des Touchpads ein, führt die Ziffernerkennung durch und gibt das Resultat über den Display aus. Trotz der geringen CPU-Taktfrequenz von 16 MHz wird die Zahlenerkennung in ca. 20 bis 25ms durchgeführt. Weitere Informationen erhalten Sie in unserem Infoblatt.

Personalisierbare Gestenerkennung

Das Fraunhofer IMS forscht an einer personalisierbaren künstlichen Intelligenz (KI), welche die Möglichkeit bietet, dass sich Geräte mittels Trainings auf Ihren Nutzer einstellen bzw. optimiert werden können. Das AIfES Entwicklerteam hat unseren Demonstrator zur Gestenerkennung als Basis genutzt, um das Potential einer personalisierbaren KI zu zeigen.

Erkennung von Menschen mittels eingebetteter KI: Projekt "noKat"

In dem Projekt „noKat“ (Entwicklung eines neuronalen, optischen Kameratrackers zur Detektion sich annähernder Personen), welches im Rahmen des „Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand“ (ZIM) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert wird, entwickelt das Fraunhofer IMS zusammen mit dem Partnerunternehmen van Rickelen GmbH & Co. KG einen optischen Näherungssensor, der in der Lage ist, herannahende Personen mittels künstlicher Intelligenz (KI) aus RGB-Bildern einer low-cost Kamera zu erkennen.