Embedded AI: Integration von KI-Algorithmen in Systeme

Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Regelungssysteme kann sowohl eine Effizienzsteigerung erzielt als auch die Funktionalität von Produkten entscheidend verbessert werden. Besonders in Embedded Systemen kann KI einen großen Mehrwert bieten, etwa dabei eingehende Daten auszuwerten, den Status Quo zu erkennen sowie darauf basierende Entscheidungen zu treffen. Auch von der KI-unterstützten Fehlererkennung, vorausschauenden Wartung und energieeffizienten Optimierung profitieren Ingenieure bei der Entwicklung innovativer Lösungen.

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Integration von Embedded AI auf Mikrochip

Um das volle Potenzial selbstlernender KI-Algorithmen nutzen zu können, gilt es Herausforderungen zu überwinden – etwa die Verarbeitung großer Datenmengen und der damit verbundenen hohen Rechenleistung bei Beachtung aller Rahmenbedingungen, wie Genauigkeit, Robustheit und Ressourcennutzung. Genau hier setzen wir an und bieten unseren Kunden maßgeschneiderte Lösungen, um KI erfolgreich in Produkte zu integrieren und ein zuverlässiges System zu gewährleisten.

Kompetenter Partner in Embedded Systemdesign und KI-Entwicklung

Mit fundiertem Wissen und Erfahrung in Embedded Systemen, maschinellem Lernen, sowie Edge- und Cloud-Technologien kombinieren wir bewährte Ansätze mit modernsten Methoden. Unsere Lösungen reichen von der frühen Konzeptphase bis zur Entwicklung einer effizienten KI-Architektur. Jeder Prozessschritt wird auf die Anforderungen unserer Kunden angepasst, unter Einhaltung von Gesetzen und Industriestandards wie z.B. EU AI Act, MISRA, ISO 8800.

Unsere Services im Überblick:

Konzeptentwicklung
Auswahl der Hardware- / KI-Modellarchitektur
Beratung und Implementierung zum Datenmanagement und zur Dateninfrastruktur (MLOps, IS/IEC42001)
Entwicklung und Optimierung KI-basierter Algorithmen
Maßgeschneiderte Bereitstellungs- und Qualitätsicherungslösungen (Deployment, FuSi, Testing)

Unsere Methodenkompetenz für Ihre Embedded AI Lösung

Optimierung von Speicher und Energieverbrauch: Ein Gehirn auf einem Computerchip symbolisiert verbesserte Leistung und Energieeffizienz. [KI-generiert]

Ressourcenbewusste Optimierung der Performance

Da Rechenressourcen auf Embedded Hardware meist begrenzt sind, ist die Optimierung von RAM, ROM, CPU-Zeit und Energieverbrauch häufig das primäre Ziel in der KI-Entwicklung. Die Auswahl und Vorverarbeitung von Daten und Funktionen hilft dabei, die Komplexität zu reduzieren. Die Datenverarbeitung ist strategischer Ausgangspunkt, um einerseits eine Generalisierung zu ermöglichen und andererseits eine Überanpassung (Overfitting) zu verhindern. Weiterführende Trainingsoptimierungen wie eine gut gewählte Modellarchitektur, Quantisierung und Pruning sowie die Implementierung einer effizienten Inferenz-Pipeline reduzieren die benötigten Rechenressourcen.

Frühes Testen von embedded KI-Funktionen: Ingenieur:innen arbeiten an einem 3D-Drucker, um Prototypen zu erstellen und deren Validierung durchzuführen. [KI-generiert]

Prototyping und Validierung

Frühe Tests von Embedded AI Funktionen mit Prototypen unter realen Bedingungen sind unerlässlich, um Zuverlässigkeit, Leistung und Benutzerzufriedenheit zu gewährleisten. Dies ermöglicht es, Probleme rechtzeitig zu identifizieren sowie die Ressourcennutzung zu verbessern, um ein effektiveres und robusteres Produkt zu generieren. Für Tests unter realen Bedingungen wird der Algorithmus auf die Hardware gebracht, ohne Eingriff auf das Zielsystem zu nehmen (Shadow Mode).

ITK Ingenieur:innen nutzen eine umfangreiche KI Methoden Toolbox für ihre Kundenlösungen.

Intelligentere Regelung mit KI

Parameterschätzung: Mit Tools wie ITK SmartSearch können die bestmöglichen Parameter des Systems bestimmt und somit die Performance gesteigert werden.
Supervised Learning kann die Genauigkeit von Zustandsschätzern verbessern oder regelbasierte Steuerungen durch KI-Systeme ersetzen, die vergleichbare Leistung bei geringerem Ressourcenbedarf bieten.
Reinforcement Learning ermöglicht die Erstellung von leistungsfähigen Regelungssystemen von Grund auf, wobei weniger Domänenkenntnisse erforderlich sind.
Hybride Ansätze, die KI mit traditionellen Methoden wie Model Predictive Control kombinieren, bekämpfen Nichtlinearität und Unsicherheit effektiv.