Bisher wird der gewünschte Zusammenhang zwischen den jeweiligen Eingangs- und Ausgangsdaten einer Automatisierungsbaugruppe mittels wissensbasierter Regeln in einer Hoch- oder SPS-Programmiersprache kodiert und auf einem eingebetteten System ausgeführt. In Zukunft lassen sich Embedded Systeme in der Automatisierung auch per Supervised Machine Learning für eine bestimmte Aufgabenstellung trainieren.
In dem Forschungsvorhaben AuRoRaS – Automotive Robust Radar Sensing – sollen neue Simulationsverfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt werden, um Radarsysteme effizienter und das autonome Fahren sicherer zu machen. Drei Partner aus Forschung und Technologie arbeiten im Rahmen des Förderprogramms KMU-innovativ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) daran, die Messqualität von hochauflösenden Radarsensoren dahingehend zu verbessern.
Mit einer Multi-ToF-Plattform, bei der verschiedene bildgebende Sensoren an einen Nvidia CPU+GPU basierten Hub angebunden sind, lassen sich mit Deep Learning, im Vergleich zu reinen RGB-Bildern, höhere Erkennungsleistungen erzielen. Die Evotegra GmbH begleitet Deep...
Sensor-to-Information Sensorintelligenz vor Ort Bei Predictive Maintenance werden mit datenbasierten Prognosemethoden Servicearbeiten an einer Maschine relativ präzise geplant, um ungeplanten Anlagenstillstand vorzubeugen. Diese Lösungen arbeiten meist cloudbasiert,...
Vision-Sensor mit KI-Unterstützung Künstliche Intelligenz führt beim Einrichtungsprozess der Vision Sensoren IV2 zu einer hohen Prozesssicherheit in Kombination mit einer einfachen Einstellung. Der Vision-Sensor benötigt ein Gut- und ein Schlechtbauteil und legt...
Intelligenter Igus Sensor misst Verschleiß von Lineargleitlagerfolien Den Verschleiß von Gleitfolien in Linearsystemen frühzeitig erkennen: Mit diesem Ziel haben die Ingenieure bei igus jetzt eine neue intelligente Linearführung entwickelt. Ein Sensor in den...
Forschungsprojekt AlfES am Fraunhofer IMS Machine Learning für Sensoren Mikrocontroller sind in fast jedem technischen Gerät verbaut - von der Waschmaschine über das Blutdruckmessgerät bis hin zu Wearables. Mit der Machine-Learning-Bibliothek AIfES haben Forscher am...