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embedded world 2019: Trainieren statt programmieren

Embedded Systeme per Machine Learning trainieren statt den Zusammenhang zwischen Eingang und Ausgang in einer Hochsprache zu codieren

(PresseBox) (Hannover, )
In unzähligen eingebetteten Systemen wird eine in speziellen Hochsprachen erstellte Firmware genutzt, die den jeweils gewünschten Zusammenhang zwischen Ein- und Ausgangssignalen herstellt. Ein typisches Anwendungsbeispiel sind Sensorikapplikationen: Die Firmware verarbeitet die analogen Sensorrohdaten und liefert an Hand eines programmierten Messverfahrens das gewünschte digitale Ausgangssignal.

Klassische Firmware-Entwicklungen für Embedded Systeme sind aufwändig und über die gesamte Produktlebensdauer betrachtet, relativ inflexibel. Jede kleine Änderung der Anforderungen löst einen neuen Entwicklungszyklus aus. SSV geht daher einen neuen Weg: Zwischen die Ein- und Ausgangsdaten eines Mikrorechners wird ein lernfähiger Algorithmus mit künstlicher Intelligenz (KI) geschaltet und mittels spezieller Trainingsdaten für eine bestimmte Aufgabenstellung
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