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KI für energieeffiziente Sensorsysteme – Effiziente Überwachung von Maschinen und Anlagen
Sebastian Uziel
Abstract:
Der Vortrag zeigt, wie neuronale Netze angepasst werden müssen, um auf Mikrocontrollern lauffähig zu sein. Die Verlagerung solcher Algorithmen von der Cloud hin zum Sensor reduziert den Energieverbrauch für die Übertragung und der Berechnung der Daten in der Cloud. Das Vorgehen wird an einem Beispiel aus der vorausschauenden Wartung veranschaulicht:
Am IMMS wurden mithilfe des Machine-Learning-Ansatzes TinyML-Algorithmen für eingebettete Systeme entworfen, optimiert und in einem Demonstrator zur KI-basierten Lüfterüberwachung realisiert: Motorlager oder Lüfterschaufeln lassen sich mit der kompakten nachrüstbaren Lösung direkt überwachen. Defekte Teile werden über eine rote LED direkt angezeigt.
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