Mögliche Einsatzbereiche für AIfES

Anwendungsgebiete

  • Internet of Things / Intelligente Sensoren
  • Medizinische Geräte / Wearables
  • Smart Home / Smart City
  • Smart Factory / Condition Monitorig

Aktuelle Forschungsthemen

Da AIfES vielseitig einsetzbar ist, schränken wir uns bei den Themen nicht ein. Aktuell bearbeiten wir folgende Forschungsthemen:

Mensch-Technik-Interaktion:

  • Weiterentwicklung der Handschrifterkennung auf Mikrocontrollern
  • Erkennung von komplexen Gesten auf Mikrocontrollern
  • Neue Innovationen des interaktiven Therapieballs »ichó« mit ichó systems, dem Startup-Partner des Fraunhofer-inHaus-Zentrums  

Industrie 4.0:

  • Weiterentwicklung des kabellosen Stromsensors
  • Predictive Maintenance (Auswertung von Prozess- und Maschinendaten)
  • Dezentralisierte KI durch verteilte Systeme
  • Kombination von AIfES und NILM (Nonintrusive Load Monitoring)  

Messtechnik:

  • Sensornahe und echtzeitfähige KI für den IMS LiDAR-Sensor  

Medizintechnik:

  • Entwicklung eines intelligenten Sensors zur Detektion von menschlichem Stress im Fraunhofer inHaus-Zentrum
  • Erweiterte Auswertung von Vitalparametern (virtuelle Sensoren)

Machine-Learning-Algorithmen und Hardwarebeschleuniger:

  • Weiterentwicklung von Lernverfahren und neuen Netz-Strukturen
  • Integration des RISC-V-Neurobeschleunigers in AIfES

Was ist in naher Zukunft geplant?

RISC-V neuro accelerator AIfES
© Fraunhofer IMS

RISC-V neuro accelerator AIfES

 

RISC-V mit Neurobeschleuniger

Das Fraunhofer IMS entwickelt aktuell einen RISC-V Mikroprozessor, welcher einen Hardwarebeschleuniger speziell für neuronale Netze besitzen soll. AIfES wird in einer speziellen Version für diese Hardware optimiert, damit diese Hardwareressource optimal genutzt werden kann.

 

 

 

AIfES speziell für Sensoren geeignet

AIfES soll zukünftig neben den Machine-Learning-Algorithmen auch Funktionen zur Signalvorverarbeitung enthalten. Besonders für die Merkmalsextraktion sind diese Funktionen besonders geeignet.

Weitere Netztypen

Da AIfES ständig wächst und neue Algorithmen implementiert werden, ist die nächste Stufe die Integration von weiteren neuronalen Netz-Topologien. Hierzu gehören z.B. rekurrente Netze oder auch ein Convolutional Neural Network (ConvNet).

Kompatibilität zu anderen Software-Anwendungen

AIfES soll künftig auch trainierte Modelle aus z. B. Tensorflow importieren können. Voraussetzung hierfür, dass die gewählte Netzstruktur auch in AIfES verfügbar ist.

Technische Details

Plattformunabhängigkeit und spezielle Lernverfahren zeichnen AIfES aus.

Einsatzbereiche

Mensch-Technik-Interaktion, Industrie 4.0, Messtechnik, Medizintechnik, Machine-Learning-Algorithmen und Hardwarebeschleuniger.

Lizensierung

Wie kann ich AIfES nutzen und was bietet das Fraunhofer IMS neben AIfES? Über unsere Dienstleistungen können sie sich hier informieren.