Platform-riippumaton hermoverkko itseopiskeleville mikrokontrollereille, jotka käsittelevät anturidataa

”Käyttämällä GNU Compiler Collectionin (GCC) mukaisia ​​tavallisia kirjastoja ja lähdekoodia, jotka on vähennetty minimiin, jopa integrointi, mukaan lukien oppimisalgoritmit mikrokontrolleriin, on mahdollinen,” sanoi organisaatio. ”Keinotekoinen hermoverkko ei ole pintapuolisesti keskittynyt suurten tietojen käsittelyyn, vaan sen olisi tarjottava mahdollisuus toteuttaa itseopiskeleva mikroelektroniikka, joka ei vaadi yhteyttä pilviin tai tehokkaampiin tietokoneisiin.”

Sovelluksia odotetaan anturien ja teollisuus 4.0 -sovellusten kunnonvalvonnan ympärille sekä yleisiä IoT-tarkoituksia varten.

Verkko on modulaarinen, jotta se sopii eri tehtäviin - parametrit anturidatan normalisoinnista, verkon rakenteesta, sopivimmasta aktivointitoiminnosta ja oppimisalgoritmi ovat konfiguroitavissa.

Oppimisalgoritmina on toteutettu online-monivalintainen back-propagation-algoritmi, ja kehitteillä on kehittyvä oppimisstrategia.

”GCC: n ohjelmointi mahdollistaa siirtämisen lähes kaikkiin alustoihin”, Fraunhofer sanoi. ”Tämä mahdollistaa täysin itsenäisen integroinnin, johon sisältyy oppimisalgoritmi sulautetussa järjestelmässä. Myös klassinen variantti, jossa oppimisvaihe suoritetaan tehokkaammalla yksiköllä, on mahdollinen. Tässä tapauksessa etuna on, että samaa lähdekoodia voidaan käyttää eri alustoille - se on vain koottava vastaavalle alustalle. "

Esimerkiksi Windowsia käytettäessä lähdekoodi kootaan dynaamiseksi linkkikirjastoksi (DLL), joka mahdollistaa sen integroitumisen työkaluihin, kuten Labview, Matlab tai Visual Studio.

Alkuperäistä kehitystä varten suositellaan nopeaa laskentaa varten PC: tä. Kun kokoonpano on oikein, se voidaan toteuttaa upotetussa järjestelmässä.

Neutraaliverkon versiot on jo osoitettu Raspberry Pi: ssä Raspbyn ja ATMega32U4: n kanssa - jälkimmäinen oli ”Älykäs, omavarainen langaton virta-anturi”, Älykkäitä esineitä, järjestelmiä ja teknologioita käsittelevässä eurooppalaisessa konferenssissa esiteltyä asiakirjaa. Toinen toteutus esitetään Fraunhoferin IMS-osastolla Nürnbergissä SPS IPC Drives 2018: ssa.

Tuleviin suunnitelmiin sisältyy energiatehokas laitteistokiihdytin erityisesti verkolle.