Leitanwendung Adaptive Edge-KI-Systeme für industrielle Anwendungen
Auf Basis unserer Forschungsarbeiten wird es möglich, Künstliche Intelligenz direkt in den Sensor zu integrieren und somit Entscheidungen in Echtzeit ohne Umweg über die Cloud abzuleiten. Durch die automatisierte Anpassung an neue Umgebungsbedingungen können vielseitige Einsatzfelder erschlossen werden.
Mit diesen Lösungen lassen sich direkt am Prozess Fehlerzustände oder Verschleiß detektieren oder Messsysteme für die Instandhaltung realisieren, die eine direkte Bewertung auf Basis der Sensordaten ermöglichen. Damit wird ein aktiver Beitrag zur Schonung von Ressourcen (Rechenzeit, Kommunikationsoverhead) geleistet.
Kontakt
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Dr.-Ing. Tino Hutschenreuther
Leiter System Design
tino.hutschenreuther(at)imms.de+49 (0) 3677 874 93 40
Dr. Tino Hutschenreuther beantwortet Ihre Fragen zum Forschungsfeld Intelligente vernetzte Mess- und Testsysteme und den zugehörigen Kernthemen Analyse von verteilten IoT-Systemen, Eingebettete KI, Echtzeit-Datenverarbeitung und -kommunikation, zu den Leitanwendungen Adaptive Edge-KI-Systeme für industrielle Anwendungen und IoT-Systeme für kooperatives Umwelt-Monitoring sowie zum Dienstleistungsangebot für die Entwicklung eingebetteter Systeme.
Zugehörige Inhalte
Projekt
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Das IMMS arbeitet in thurAI an Sensorik für SmartCity und Methoden, Daten im Netz für KI-Auswertungen intelligent aufzubereiten.
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Um Druckluft für Industrieprozesse energieeffizient zu nutzen, entwickelte das IMMS die Elektronikplattform für eine automatisierbare Sensorlösung.
Referenz
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„Bei der Zusammenarbeit mit dem IMMS schätzen wir besonders das Fachwissen im Bereich der Sensordatenerfassung und -verarbeitung, die hohe Anwendungsorientierung der Lösungen und die konstruktiven Kontakte mit den Mitarbeitenden – nicht zuletzt auch bei den gemeinsamen Arbeiten vor Ort an Maschinen und Ausrüstungen.“
Referenz
Prof. Dr. Peter Holstein, SONOTEC GmbH
„Das IMMS hat für unser neues Ultraschallprüfgerät die digitalen Komponenten der Hardware entworfen. Das Kernstück der Performance beruht auf der FPGA-Technologie, wofür das IMMS über ausgewiesene Referenzen verfügt. Die Zusammenarbeit mit dem IMMS verlief hervorragend.“
Towards Deploying DNN Models on Edge for Predictive Maintenance Applications
Rick Pandey1. Sebastian Uziel1. Tino Hutschenreuther1. Silvia Krug1,2.Electronics 2023, 12(3), 639; doi.org/10.3390/electronics12030639
1IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, 98693 Ilmenau, Germany. 2Department of Computer and Electrical Engineering, Mid Sweden University, Holmgatan 10, 851 70 Sundsvall, Sweden.KI für energieeffiziente Sensorsysteme – Effiziente Überwachung von Maschinen und Anlagen
Sebastian Uziel1.elmug4future, Technologiekonferenz, 27. - 28. September 2022, Friedrichroda, Thüringen
1IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, Ehrenbergstraße 27, 98693 Ilmenau, Germany.Trade-off between Spectral Feature Extractors for Machine Health Prognostics on Microcontrollers
Umut Onus1. Sebastian Uziel1. Tino Hutschenreuther1. Silvia Krug1,2.2022 IEEE 9th International Conference on Computational Intelligence and Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA), 2022, pp. 1-6, DOI: doi.org/10.1109/CIVEMSA53371.2022.9853642, 15 - 17 June 2022, Chemnitz, Germany
1IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, 98693 Ilmenau, Germany. 2Mid Sweden University, Sundsvall, Sweden.Learn from error! ML-based model error estimation for design verification without false-positives
Henning Siemen1. Martin Grabmann1. Georg Gläser1.2022 18th International Conference on Synthesis, Modeling, Analysis and Simulation Methods and Applications to Circuit Design (SMACD), 2022, pp. 1-4, DOI: doi.org/10.1109/SMACD55068.2022.9816317, 12 - 15 June 2022, Villasimius, Sardinia, Italy
1IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, 98693 Ilmenau, Germany.
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