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04–05 2022 20 www medicaldesign news AutomAtion Robotik Embedded KI Befestigungen und Sensorplatzierungen Hardwareentwickler für die Komponentenherstellung Softwareentwickler für die Systemintegration sowie Datenexperten für die KI-Entwicklung zusammenarbeiten Besondere Kompetenzanforderungen liegen vor allem bei KIund Embedded-Fachkenntnissen Sind die Ressourcen nicht ausreichend im Unternehmen vorhanden empfiehlt es sich einzelne Prozesse oder die gesamte Entwicklung auszulagern Nach der erfolgten Entwicklung samt Serialisierung sind die Entwickler-Varianz und -Ressourcenbedarfe sowie die Gesamtkosten gering Embedded-KI braucht im Gegensatz zu Cloud-Konzepten keine Backend-Pflege Schnittstellen-Security-Updates und keine kontinuierliche Cloud-Miete Wie läuft eine Embedded-KI-Produktentwicklung ab und wie lange dauert es bis zur Serienreife? Meistens kann man schon nach maximal sechs Monaten ein Proofof-Concept mit dem ersten Prototyp abschließen Der Embedded-KI-Prozess durchläuft bis hin zur Serienentwicklung die folgenden Stufen Nach der Konzeptionierung heißt es Daten sammeln Anhand der aufbereiteten und angereicherten Daten bauen Datenexperten ein Machine-Learning-Modell Embedded-Software-Entwickler wandeln dieses in ausführbaren hardwarenahen Code um mitsamt allen Sensorund Interface-Anforderungen Dieser Schritt erfordert eine hohe Kompetenz da hier Standard-Tools nicht weiterführen Bei diesem Entwicklungsschritt zeigt sich wie die Endkomponente aufgrund der Modellgröße und des passenden Halbleiters aussehen wird Die Embedded-Hardware wird hier also individuell mitentwickelt Danach ist das System reif für die Praxistests Zum Serienlaunch gehört der Zertifizierungsprozess des Gesamtprodukts aber auch Umgebungsund Lebensdauertests Sie sagen es geht vor allem darum die richtigen Daten zu sammeln Was ist bei einem datengetriebenen Entwicklungsprozess anders? Datengetriebene Entwicklungen begegnen uns nicht nur bei der KI sie stellen mittlerweile eine unumgängliche Zeitwende durch Trends von I IoT Smart Devices bis hin zu Blockchain oder Robotik dar Reden wir von datengetriebenen Entwicklungsprozessen dann geben bei jeder Produktneuoder Weiterentwicklung die Daten Aufschluss über die endgültige Machbarkeit und Komplexität der Systemkomponenten Da es sich hier um eine ergebnisoffene Vorgehensweise handelt braucht es auch ein gewisses Umdenken im Produktdesign und beim -pflegeprozess Wenn Entwickler sich darauf einlassen werden sie meist von den Möglichkeiten und zusätzlichen Zusammenhängen oder Erkenntnissen positiv überrascht Gleichzeitig können sie bei Folgeprodukten mit geändertem Design die Daten von der Vorserie für die Weiterentwicklung mitnutzen Es entsteht eine langfristige Datenstrategie die man sich als Produkthersteller mit Updates oder kontinuierlichen Servicemodellen von seinen Kunden auch bezahlen lassen kann Worauf können sich Entwickler Hersteller Nutzer und Patienten mit Embedded-KI in den nächsten Jahren einstellen? Mehr Verarbeitungs-Performance auf immer kleineren und günstigeren Halbleitern Das wird die Zukunft Befeuert von den aktuellen Forschungstrends mit Memristor-Arrays oder Spiking Neural Networks sowie dem adaptiven Lernen sprich einem selbstständigen KI-Weiterlernen im Feld Embedded-KI wird mehr und mehr Daten verarbeiten können bei gleichzeitig zunehmender Analysetiefe Damit wird die Trendlinie von der KI vor Ort und solcher auf großen Zentralrechnern oder auf der Cloud massiv verschoben Die gleiche Embedded-KI zur Sprachsteuerung könnte zum Beispiel eingesetzt werden um Gefühlszustände respektive Psyche anhand von Stimmlage und Sprachklang besser einzuschätzen Medizinischen Geräte in Arztpraxen Krankenhaus und Operationssaal wird KI eine Intelligenz verleihen dass sie mit dem Benutzer und Patienten auf funktionaler und kollaborativer Ebene interagieren Sensorfusion wird eine immer größere Rolle spielen indem die Embedded-KI anhand unterschiedlicher Sensoren Krankheiten erkennt oder bei Abläufen warnt Mehr Daten und mehr Verarbeitung bedeuteten in diesem Fall auch oft mehr Erkenntnisse uh ■ Bild 2 Messen und Testen von Softund Hardware in der Praxis hier am Oszilloskop Bi ld A IT AD ÜBEr AITAD AITAD ist ein deutscher Embedded-KI-Anbieter Das Unternehmen befasst sich mit der Entwicklung und Testung von KI-Elektroniksystemen insbesondere in Verbindung mit maschinellem Lernen im Industriekontext v a Systemkomponenten Als Entwicklungspartner übernimmt AITAD den kompletten Prozess vom Datensammeln über die Entwicklung bis hin zur Lieferung der Systemkomponenten Dabei geht AITAD einen anderen Weg als viele Hersteller Anstatt einer fertigen KI-Lösung wird für jeden Kunden ein individuelles System entwickelt Hierfür prüft das Unternehmen im ersten Schritt wie Kundenprodukte vom KI-Einsatz profitieren stellt die Vorteile und Möglichkeiten vor entwickelt das System auf allen Ebenen baut dank einer Prototyping-EMS-Strecke inhouse einen Prototyp des neuen Systems auf Basis gesammelter Daten und steht bei der Serienanfertigung und Systempflege stets zur Seite Da bei agiert AITAD als interdisziplinärer Full-Stack-Anbieter mit Bereichen Data Science Maschinenbau sowie Embedded-Hardund Software Zudem forscht AITAD inund extern an zahlreichen algorithmischen und halbleitertechnischen Grundlagen der KI-Technologie www aitad de