text: Einsatzbereiche für AIfES - Fraunhofer IMS
  Einsatzbereiche für AIfES
  Mögliche Einsatzbereiche für AIfES
  Internet of Things / Intelligente Sensoren
  Medizinische Geräte / Wearables
  Smart Home / Smart City
  Smart Factory / Condition Monitorig
  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
  Weiterentwicklung des kabellosen Stromsensors
  Predictive Maintenance (Auswertung von Prozess- und Maschinendaten)
  Dezentralisierte KI durch verteilte Systeme
  Kombination von AIfES und NILM (Nonintrusive Load Monitoring)
  Sensornahe und echtzeitfähige KI für den IMS LiDAR-Sensor
  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
  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.
  Flyer & Demonstratoren
  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.
  Aktuelle Neuigkeiten des Geschäftsfelds Electronic Assistance Systems.
  Kooperation mit dem Fraunhofer IMS
  Die Fraunhofer-Gesellschaft hilft dem Kunden dabei, alle Möglichkeiten der Projektförderung auszuschöpfen. Erfahren Sie mehr über unsere Kooperationsmöglichkeiten.
  Plattformunabhängigkeit und spezielle Lernverfahren zeichnen AIfES aus.
  Mensch-Technik-Interaktion, Industrie 4.0, Messtechnik, Medizintechnik, Machine-Learning-Algorithmen und Hardwarebeschleuniger.
  Wie kann ich AIfES nutzen und was bietet das Fraunhofer IMS neben AIfES? Über unsere Dienstleistungen können sie sich hier informieren.
  Online im Internet; URL: https://www.ims.fraunhofer.de/de/Geschaeftsfelder/Electronic_Assistance_Systems/Technologien/Artificial-Intelligence-for-Embedded-Systems-AIfES/Einsatzbereiche_fuer_AIfES.html