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04.06.2019

Machine Learning für Sensoren

Fraunhofer IMS entwickelt KI für Mikrocontroller und Sensoren, die ein voll konfigurierbares künstliches neuronales Netz umfasst.

Mikrocontroller sind in fast jedem technischen Gerät verbaut – von der Waschmaschine über das Blutdruckmessgerät bis hin zu Wearables. Mit AIfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems) haben Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS eine Künstliche Intelligenz (KI) für Mikrocontroller 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.

Mit AIfES hat ein Forscherteam am Fraunhofer IMS diese Vision umgesetzt und eine Machine-Learning-Bibliothek in der Programmiersprache C entwickelt, die auf Mikrocontrollern lauffähig ist, darüber hinaus aber auch andere Plattformen wie PC, Raspberry PI oder Android unterstützt. Die Bibliothek umfasst aktuell ein voll konfigurierbares künstliches neuronales Netz (KNN), das bei Bedarf auch tiefe Netze für das Deep Learning erzeugen kann. Ein KNN ist der Versuch, das menschliche Gehirn mit Algorithmen mathematisch nachzubilden, um funktionale Zusammenhänge für Algorithmen erlernbar zu machen.

AIfES fokussiert sich nicht auf die Verarbeitung großer Datenmengen, vielmehr werden nur die erforderlichen Daten übertragen, um sehr kleine neuronale Netze aufzubauen. Mit mehreren Demonstratoren wurde dies bereits praktisch umgesetzt. So realisierte das Forscherteam eine Erkennung von handgeschriebenen Ziffern auf einem günstigen 8-bit Mikrocontroller (Arduino Uno). Dies war technisch nur möglich, da eine neuartige Merkmalsextraktion entwickelt wurde. Ein weiterer Demonstrator kann komplexe Gesten erkennen, die in die Luft geschrieben werden. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des IMS haben hierfür ein System, bestehend aus einem Mikrocontroller und einem absoluten Orientierungssensor entwickelt, das in die Luft geschriebene Zahlen erkennt.

Den Anwendungsmöglichkeiten von AIfES sind kaum Grenzen gesetzt: So könnte ein Armband mit integrierter Gestenerkennung etwa zur Beleuchtungssteuerung in Gebäuden genutzt werden. Aber nicht nur das Erkennen einer Geste ist möglich, sondern auch die Überwachung, wie gut eine Geste ausgeführt wurde. Im Reha- oder Fitnessbereich könnte man Übungen und Bewegungsabläufe bewerten, wenn kein Trainer anwesend ist. Da keine Kamera oder Cloud genutzt wird, bleibt die Privatsphäre geschützt. AIfES ist in vielen Bereichen einsetzbar: Automotiv, Medizin, Smart Home, Industrie 4.0.

Vom 25. bis 27. Juni 2019 präsentiert das Forscherteam einen energieautarken Stromsensor im integrierter KI auf der Messe Sensor & Test in Nürnberg.