Das europäische Exzellenznetzwerk ‚dAIEDGE‘ fördert die Anwendung von Künstlicher Intelligenz auf Edge-Computing-Plattformen – das Fraunhofer IGD ist einer der Projektpartner.
Rubrik: Künstliche Intelligenz in der Sensorik
KI-Kamera für Einsteiger im Deep Learning
Die Vision Cam Ai.go von Imago Technologies soll Anwendern den einfachen Einstieg in Deep Learning ermöglichen.
Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung
Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.
Sensoren lernen das Denken
Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.
Mit künstlicher Intelligenz die Sicherheit erhöhen
Mit performanten 360-Grad-Systemen hat Luis sich bereits einen Namen gemacht.
Kein Flaschenhals
Um bei anspruchsvollen (Embedded) Vision-Anwendungen ein optimales Ergebnis zu erzielen und um für zukünftige Anforderungen gerüstet zu sein, spielen ein Systemaufbau mit hoher Bandbreite sowie die Unterstützung leistungsfähiger KI-Anwendungen eine wichtige Rolle. Das Embedded Modul TQMx110EB von TQ deckt diese Faktoren vorbildlich ab.