Rick Pandey, M.Sc., wissenschaftlicher Mitarbeiter
„Als Teil des lebendigen IMMS-Teams lasse ich mich kontinuierlich von der Synergie brillanter Köpfe und vielfältiger Expertise inspirieren. Durch die Zusammenarbeit mit anderen Experten erweitern wir gemeinsam die Grenzen des Machbaren und bringen unsere Projekte auf neue Höhen.“
„Im faszinierenden Bereich der Embedded AI bietet das IMMS eine inspirierende und vielseitige Arbeitsatmosphäre, die meine Kreativität und Leidenschaft beflügelt. Die Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern aus wissenschaftlichen und industriellen Bereichen bringt kontinuierlich neue Herausforderungen mit sich, die meinen Ideenreichtum anregen, um sie zu meistern. Ausgestattet mit modernster Technologie und einem Team, das ein breites Spektrum an Kompetenzen bietet, entwickle ich mich ständig beruflich weiter und genieße dabei die anregenden Aufgaben, die vor mir liegen.
Innerhalb der Welt der Embedded AI liegt mein Hauptfokus auf der Optimierung großer Modelle und ihrer nahtlosen Integration in intelligente Sensor- und Online-Lernsysteme. In diesem dynamischen Bereich stelle ich mich gerne der Herausforderung, diese komplexen Modelle zu verfeinern und anzupassen, um optimale Leistung in ressourcenbeschränkten eingebetteten Umgebungen zu gewährleisten.
Durch die Nutzung der Power von Embedded AI ebneten wir den Weg für intelligente, selbstlernende Geräte, die das Benutzererlebnis verbessern und die Leistung des Gesamtsystems steigern. In der faszinierenden Welt der intelligenten Sensorik besteht meine Aufgabe darin, die KI-Modelle darauf vorzubereiten, nahtlos mit Datenströmen aus vielfältigen Quellen zu interagieren. Dies beinhaltet die Feinabstimmung der Modelle, um Muster zu erkennen, Anomalien zu entdecken und in Echtzeit intelligente Entscheidungen zu treffen. Durch die Integration fortschrittlicher Algorithmen und die Nutzung neuester Fortschritte in der KI-Forschung befähigen wir unsere eingebetteten Systeme, wertvolle Erkenntnisse aus ihrer Umgebung zu gewinnen, und machen sie wirklich intelligent und reaktionsschnell.
Als Teil des lebendigen IMMS-Teams lasse ich mich kontinuierlich von der Synergie brillanter Köpfe und vielfältiger Expertise inspirieren. Durch die Zusammenarbeit mit anderen Experten erweitern wir gemeinsam die Grenzen des Machbaren und bringen unsere Projekte auf neue Höhen. Meine akademischen Kenntnisse bilden dabei die Grundlage, aber ich erkunde stets neue Konzepte und innovative Methoden, um noch raffiniertere Lösungen zu entwickeln. Die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft der Embedded AI sorgt dafür, dass jeder Tag frische und spannende Herausforderungen mit sich bringt, und macht die Reise äußerst bereichernd und niemals monoton.“
Zugehörige Inhalte

Projekt
HoLoDEC
IMMS erforscht Ultra-Low-Power-Architekturen (ULP) und Schaltungskonzepte sowie energieeffiziente Edge-KI-Systeme mit Gesamtsystem-Energiemodellierung
TEEMSC – Trainable Energy Efficient Machine Diagnosis using Singular Values and Canonical Crosscorrelation
Rick Pandey1. Sebastian Uziel1. Tino Hutschenreuther1. Silvia Krug1,2.IEEE International Workshop on Metrology for Industry 4.0 and IoT, Florence, Italy, May 29-31, 2024, DOI: doi.org/10.1109/MetroInd4.0IoT61288.2024.10584173
1IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH, Ehrenbergstraße 27, 98693 Ilmenau, Germany. 2Department of Computer and Electrical Engineering, Mid Sweden University, Holmgatan 10, 851 70 Sundsvall, Sweden.Weighted Pruning with Filter Search to Deploy DNN Models on Microcontrollers
Rick Pandey1. Sebastian Uziel1. Tino Hutschenreuther1. Silvia Krug1,2.2023 IEEE 12th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS), Dortmund, Germany, September 07-09, 2023, pp. 1077-1082, DOI: doi.org/10.1109/IDAACS58523.2023.10348867
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.