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
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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
Projekt
thurAI
Das IMMS arbeitet in thurAI an Sensorik für SmartCity und Methoden, Daten im Netz für KI-Auswertungen intelligent aufzubereiten.
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KIQ
Das IMMS hat eine KI-basierte nachrüstbare und kostengünstige Lösung zur Qualitätssicherung bei Werkzeugen in der Zerspanung realisiert.
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.“
Edge KI Systeme für die vorausschauende Instandhaltung
Sebastian Uziel1.elmug4future, Technologiekonferenz, 17. - 18. Oktober 2023, Friedrichroda, Thüringen
1IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, Ehrenbergstraße 27, 98693 Ilmenau, Germany.Weighted Pruning with Filter Search to Deploy DNN Models on Microcontrollers
Rick Pandey1. Sebastian Uziel1. Tino Hutschenreuther1. Silvia Krug1,2.12th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, 07 - 09 September 2023, Dortmund, Germany
1IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, 98693 Ilmenau, Germany. 2Mid Sweden University, Sundsvall, Sweden.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: 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.
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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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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.