Embedded AI : Mikrokontroller, die intelligentere Systeme ermöglichen

Echtzeit-KI für Qualitätskontrolle, prädiktive Wartung und smartere Automatisierung.

Bereit für den nächsten Schritt in der Fertigungsinnovation? Mikrokontroller (MCUs) entwickeln sich über einfache Steuerungsaufgaben hinaus und sind nun in der Lage, KI-Algorithmen direkt am Rand (Edge) auszuführen. Dank Hardware-Beschleunigern und optimierten TinyML-Frameworks können MCUs Daten lokal in Echtzeit analysieren, ohne auf Cloud-Computing angewiesen zu sein. Dies bietet Vorteile wie schnellere Reaktionen, verbesserte Datensicherheit, niedrigen Energieverbrauch und mehr Autonomie. In diesem Artikel untersuchen wir, wie moderne Mikrokontroller Edge-KI in verschiedenen Industrien ermöglichen und wie das AI Competence Center von cross-ING bei der Integration dieser Technologien unterstützen kann.

Fortschritte bei KI-fähigen Mikrokontrollern

Neueste Innovationen im Design von MCUs, einschliesslich der Integration von KI-Beschleunigern wie NPUs (Neural Processing Units), ermöglichen es Mikrokontrollern, komplexe KI-Aufgaben zu übernehmen. Diese Fortschritte haben zu erheblichen Verbesserungen der Inferenzleistung geführt, wodurch die Zeit, die zum Ausführen von KI-Modellen benötigt wird, von mehr als einer Sekunde auf nur Millisekunden reduziert wurde. Darüber hinaus hat die Kombination aus effizienter Hardware und Software den Energieverbrauch erheblich gesenkt, sodass ressourcenschonende Geräte anspruchsvolle Aufgaben ausführen können, ohne Energie zu verschwenden.

KI auf ressourcenbegrenzten Geräten ausführen

Mikrokontroller sind nun in der Lage, verschiedene KI-Algorithmen zu verarbeiten, darunter:

• Computer Vision: Mikrokontroller führen Vision-Modelle für Anwendungen wie die Fehlererkennung auf Produktionslinien aus, mit minimaler Latenz und ohne Cloud-Verbindung.

• Prädiktive Wartung: Durch die Überwachung von Sensordaten auf Anomalien können Mikrokontroller potenzielle Ausfälle von Geräten vorhersagen und Benachrichtigungen senden.

• Signalverarbeitung und Klassifikation: KI-Modelle für Aufgaben wie Sprach- und biomedizinische Signalverarbeitung sind nun auf Mikrokontrollern möglich, was die Privatsphäre und Reaktionsfähigkeit verbessert.

• Sensorfusion und Steuerung: Mikrokontroller kombinieren Daten von verschiedenen Sensoren, um autonome Entscheidungen zu treffen, wie es in Anwendungen wie Robotik und autonomen Fahrzeugen der Fall ist.
  

Branchenanwendungen und Anwendungsfälle

KI-fähige Mikrokontroller revolutionieren zahlreiche Industrien:

• Fertigung & Industrielles IoT: Mikrokontroller werden für die Überwachung der Gerätegesundheit, prädiktive Wartung und Qualitätskontrolle eingesetzt. Die Echtzeit-Anomalieerkennung hilft, Ausfallzeiten zu reduzieren und Produktionsprozesse zu optimieren.

• Automobil: KI auf Mikrokontrollern verbessert Fahrzeugsysteme wie prädiktive Wartung, Fahrerassistenz und Sicherheit. Autonome Funktionen werden zuverlässiger, da die intelligente Verarbeitung lokal und mit niedriger Latenz erfolgt.

• Gesundheitswesen: Tragbare Geräte mit Mikrokontrollern führen KI-Modelle aus, um Zustände wie Herzrhythmusstörungen zu erkennen und die chronische Krankheitsüberwachung zu optimieren, was die Echtzeitversorgung bei gleichzeitiger Wahrung der Datensicherheit verbessert.

• Smart Homes & Weitere Anwendungen: Von sprachgesteuerten Geräten bis hin zu intelligenten Sicherheitssystemen ermöglichen Mikrokontroller eine lokale KI-Verarbeitung für schnellere und effizientere Leistung in verschiedenen Bereichen.
  

Vorteile von On-Device KI (Edge AI) auf Mikrokontrollern

Edge KI bietet mehrere wesentliche Vorteile:

• Niedrige Latenz: Die lokale Datenverarbeitung ermöglicht Echtzeit-Reaktionen, die für zeitkritische Anwendungen wie Fahrzeug-Sicherheitssysteme oder industrielle Automatisierung unerlässlich sind.

• Energieeffizienz: Die Datenverarbeitung auf dem MCU reduziert den Bedarf an energieintensiven Datenübertragungen, wodurch die Batterielebensdauer verlängert und die Betriebskosten gesenkt werden.

• Datenschutz und Sicherheit: Wenn Daten direkt auf dem Gerät verarbeitet werden, muss diese nicht ständig in die Cloud hochgeladen werden, wodurch das Risiko von Sicherheitsverletzungen verringert wird.

• Autonomie und Robustheit: Geräte können weiterhin intelligente Entscheidungen treffen, auch wenn sie offline oder an abgelegenen Orten sind, was sie zuverlässiger und skalierbarer macht.
  

Vom Prototypen zur Bereitstellung: Integration von KI auf MCUs mit dem AI Competence Center von cross-ING

Die Implementierung von KI auf Mikrokontrollern erfordert Expertise in Embedded Engineering und maschinellem Lernen. Das AI Competence Center von cross-ING hilft, die Kluft zwischen fortschrittlichen KI-Algorithmen und den praktischen Einschränkungen der MCU-basierten Hardware zu überbrücken. Ein wichtiger Aspekt ist die Modelloptimierung. KI-Modelle müssen oft komprimiert und quantisiert werden, um auf einem MCU effizient zu laufen. Das Competence Center nutzt Techniken wie 8-Bit-Quantisierung und Algorithmusvereinfachung, um Modelle für die MCU-Architektur fit zu machen und gleichzeitig die Genauigkeit zu bewahren. Darüber hinaus sorgen sie für die Integration der KI-Modelle in die Firmware der Geräte, damit sie reibungslos mit den Sensoren und Kommunikationseinheiten zusammenarbeiten.

KI-fähige Mikrokontroller revolutionieren Industrien, indem sie schnellere, effizientere und autonomere Systeme ermöglichen. Diese Verschiebung hin zu verteilter Intelligenz am Edge macht Geräte intelligenter und unabhängiger. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung sowohl der Hardware als auch der Software wird Edge KI weiterhin expandieren und Unternehmen dabei unterstützen, kostengünstige, skalierbare Lösungen zu schaffen. Durch die Zusammenarbeit mit Experten wie dem AI Competence Center von cross-ING können Unternehmen diese Technologien erfolgreich implementieren und ihre Produkte mit smarter Automation, proaktiver Wartung und mehr personalisierten Funktionen differenzieren.

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