Der Blätterkatalog benötigt Javascript.
Bitte aktivieren Sie Javascript in Ihren Browser-Einstellungen.
The Blätterkatalog requires Javascript.
Please activate Javascript in your browser settings.
Fokus www markttechnik de Nr 9 2024 16 technik hat verstanden dass als Folge des Ärzteund Fachkräftemangels nicht nur bessere High-Tech-Technologie sondern auch Bedienbarkeit und eigene Intelligenz in Maschinen nötig ist Selbst die Luftfahrt hat die Iterationsschleife vor sich in der die alte Windows-XP-Architektur in Hauptrechnern endgültig obsolet wird und eine Chance für gänzlich neue Architekturen eröffnet Lassen Sie uns kurz über Technik sprechen Immer wieder steht im Raum es könnte Engpässe bei Halbleitern geben Wie wirkt sich das auf Embedded-KI aus? Wir spüren das bei unseren kleinen Mikrocontrollern Mikroprozessoren und Field-Programmable Gate-Arrays kaum ganz im Gegenteil Selbst die Halbleiterhersteller sagen uns dass sich der Trend normalisiert und die Preise auf ein gewohntes Niveau sinken – mit Inflationszuschlag natürlich Dennoch macht uns die geopolitische Halbleitersituation Sorgen und wir sind froh dass zumindest ein kleiner Teil der Fabriken in Deutschland entstehen soll Im Übrigen gibt es immer mehr KIbeschleunigte Halbleiter wie den Cortex-M85-Kern außerdem proprietäre integrierte Neural-Processing-Units zum Beispiel von Renesas oder neuromorphe Chips wie Memristor-Arrays KI entsteht meist auf großen Systemen Wie schaffen Sie es solche komplexen Anwendungen auf kleine Chips zu bekommen? Das ist unsere Kernkompetenz Wir entwickeln Embedded-KI vom Sammeln von Daten mit dem Kunden bis hin zum intelligenten Sensor mit autarker KI in Serienreife Um eine große KI auf Halbleitern aus verschiedenen Preissegmenten einzusetzen setzen wir verschiedene Methoden im Offlinewie im Online-Tooling ein Angefangen bei typischen Pruningoder Weight-Interveaving-Methoden bis hin zur spezifischen Halbleiterwahl mit NPU Direct Memory-Access digitalem Signalprozessor oder Heterogeneous Multicore-Processor – immer anwendungsbezogen Hierbei darf das Preprocessing nicht zu kurz gedacht werden Im Transformationsprozess von den auf großen Servern trainierten Netzen auf den effizienten Halbleiter drehen wir buchstäblich Bit für Bit um bis die KI auf einem sehr kleinen System robust und performant läuft Der große Hype um KI begann im vergangenen Jahr mit ChatGPT Hierbei handelt es sich um eine generative KI Was ist der wesentliche Unterschied zu Embedded-KI? Im Gegensatz zu generativer KI handelt es sich bei Embedded-KI um eine sogenannte diskriminative KI Sie generiert keine Inhalte sondern analysiert klassifiziert oder prädiktiert Daten um zum Beispiel bei Predictive Maintenance zuverlässige Vorhersagen des künftigen Maschinenzustands zu treffen – oder um in Echtzeit Sprache Gesten oder Personen zu erkennen Mit diesen Informationen lassen sich Maschinen oder Geräte zum Beispiel berührungslos und damit hygienisch steuern – dazu muss die KI erkennen ob eine Person absichtsvoll mit ihr interagiert Embedded-KI mit diskriminativer KI unterstützt in Geräten Maschinen und Fahrzeugen die internen intelligenten Entscheidungen während generative KI wie ChatGPT meist für die inhaltliche Interaktion mit Menschen gedacht ist Embedded-KI-Systeme zeichnen sich durch Ressourcenbeschränkungen aus Entstehen dadurch Nachteile? Und wie könnte man diesen begegnen? Ein autarkes System kann auf Wunsch gänzlich von der Welt abgeschottet sein was sowohl ein Vorteil als auch ein Nachteil sein kann Ein Vorteil ist die Sicherheit – Embedded-KI-Systeme sind dezentral energieeffizient und hiermit nachhaltig bei einer hohen Echtzeitfähigkeit und Verfügbarkeit Gleichzeitig ist die größte Kundensorge stets die Wartbarkeit beziehungsweise Weiterentwicklung des Systems Dieser entgegnen wir mit einer Update-Fähigkeit entweder durch eine Schnittstelle vor Ort oder remote unter niedrigen Datenraten Zudem wird mehr und mehr an adaptiven Systemen geforscht die lokal zum Teil weiterlernen können respektive dürfen Wie wird sich Ihrer Ansicht nach die Welt durch künstliche Intelligenz bis zum Jahr 2030 verändern? Wir stehen gesellschaftlich und wirtschaftlich vor der Entscheidung Verbieten wir die Technologie aus protektionistischen Gründen verpassen wir die Transformation und machen uns abhängig manipulierbar und im Werteschema erpressbar Zudem verpassen wir einen Wachstumsbeziehungsweise Resilienzfaktor für die bestehenden Wirtschaftszweige Die positive Botschaft Das Wettrennen ist noch nicht entschieden noch haben wir die Chance KI für uns zu nutzen Ich denke in Zukunft wird es aufgrund einer gewissen »Automatisierung des Gehirns« zu geopolitischen Spannungen demografischen Problemen und einer Belastung des Sozialstaates kommen jedoch sollten wir die Chancen für Wertschöpfungssteigerung eine bessere Medizin oder mehr Zeit für das Menschliche nicht verkennen Das Interview führte Tobias Schlichtmeier Bestückung im Produktionsprozess einer Prototypen-Platine hier halbautomatisiert Bi ld er A IT AD Lebensdauerund Umgebungstests fertiger Produkte in Klimakammern hier bei -40 °C