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
VirtuSen
Mithilfe virtueller Sensorik und KI sollen Störeinflüsse auf komplexe mechatronische Systeme wie Hochpräzisionsantriebe ortsaufgelöst erfasst und kompensiert werden können
Projekt
HoLoDEC
IMMS erforscht Ultra-Low-Power-Architekturen (ULP) und Schaltungskonzepte sowie energieeffiziente Edge-KI-Systeme mit Gesamtsystem-Energiemodellierung
Projekt
ProQuaOpt
Das IMMS entwickelt eine KI-basierte Regelung zur Online-Optimierung von Spritzgießprozessen hinsichtlich der Ressourceneffizienz.
Projekt
Trib.US
Echtzeitfähige Plattform und Algorithmen für mobiles Multisensorik-Prüfgerät zur Instandhaltung von Wälzlagern
Referenz
Heinz-Wolfgang Lahmann, GFE – Gesellschaft für Fertigungstechnik und Entwicklung Schmalkalden e.V
„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.“
High-Sensitive Demodulator with Built-in Negative Offset Comparator for Passive UHF RFID Tags
Rohit Kesharwani1. Andre Jäger1. Martin Grabmann1. Georg Gläser1. Eric Schäfer1.2024 IEEE International Conference on RFID Technology and Applications (RFID-TA), Daytona Beach, FL, USA, 2024, pp. 109-112, DOI: doi.org/10.1109/RFID-TA64374.2024.10965142
1IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, 98693 Ilmenau, Germany.High-Sensitive Demodulator with Built-in Negative Offset Comparator for Passive UHF RFID Tags
Rohit Kesharwani1. Andre Jäger1. Martin Grabmann1. Georg Gläser1. Eric Schäfer1.IEEE RFID-TA 2024, Forum for advancing RFID technology and practice, Daytona Beach, FL, USA, December 18–20, 2024
1IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, 98693 Ilmenau, Germany.Impact of Real-World Energy Consumption Variance on Internet of Things Node Lifetime Predictions
Silvia Krug1,2. Tino Hutschenreuther2. Hannes Toepfer2,3. Mattias O’Nils1.Electronics 2024, 13, 4578. DOI: doi.org/10.3390/electronics13234578
1Department of Computer and Electrical Engineering, Mid Sweden University, Holmgatan 10, 851 70 Sundsvall, Sweden. 2IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, Ehrenbergstraße 27, 98693 Ilmenau, Germany. 3Advanced Electromagnetics Group, Technische Universität Ilmenau, Ehrenbergstraße 29, 98693 Ilmenau, Germany.Neue Ansätze in der Kunststoffproduktion – Ein KI-basiertes Assistenzsystem für den Spritzgießprozess
Dominik Schraml1. Silvia Krug2.Thüringer Maschinenbautag, Erfurt, 22. Oktober 2024
1Steinbeis Qualitätssicherung und Bilderverarbeitung GmbH, Ilmenau. 2IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, Ehrenbergstraße 27, 98693 Ilmenau, Germany.
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Die zahlreich vorhandenen KI-Algorithmen und -Methoden für leistungsfähige Rechentechnik sind für eingebettete Systeme ungeeignet. Wir forschen daran, KI-Algorithmen und Methoden so zu optimieren, dass sie auf eingebetteten Systemen einsetzbar sind.
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Entwicklung eingebetteter Systeme
Wir entwickeln für Sie eingebettete Systeme als Gesamtlösungen aus Sensorik und Aktorik, Signalverarbeitung und Kommunikationstechnik sowie Steuerung und Regelung.
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Integrierte Sensor-ICs sind das Herz von Sensor- und Messsystemen wie Funksensoren, stationäre und Handheld-Diagnosegeräte. Wir forschen an Lösungen für immer leistungsfähigere Sensoren mit mehr Eigenintelligenz und Aufgabenverteilung im Sensornetz.