Nevronska mreža, neodvisna od platforme, za mikrokrmilnike, ki se sami učijo in obdelujejo podatke senzorjev

»Z uporabo standardnih knjižnic na osnovi zbirke GNU Compiler Collection (GCC) in izvorne kode, zmanjšane na minimum, je možna tudi integracija, vključno z algoritmi učenja na mikrokrmilniku,« je dejala organizacija. "Umetna nevronska mreža se površinsko ne osredotoča na obdelavo velikih podatkov, temveč bi morala ponuditi možnost uvajanja mikroelektronike za samoučenje, ki ne zahtevajo povezave z oblakom ali močnejšimi računalniki."

Pričakuje se uporaba aplikacij senzorjev in stanja za aplikacije industrije 4.0, kot tudi splošnejših namenov interneta stvari.

Omrežje je modularno prilagojeno različnim nalogam - parametri iz normalizacije senzorskih podatkov, struktura omrežja, najprimernejša aktivacijska funkcija in učni algoritem so konfigurirani.

Kot učni algoritem je bil implementiran spletni multi-option algoritem povratnega prenosa in razvojna strategija učenja je v razvoju.

"Programiranje s GCC omogoča prenos na skoraj vse platforme," je dejal Fraunhofer. »To omogoča popolnoma samostojno integracijo, vključno z algoritmom učenja na vgrajenem sistemu. Možna je tudi klasična varianta, v kateri se faza učenja izvaja na učinkovitejši enoti. Prednost v tem primeru je, da se lahko ista izvorna koda uporablja za različne platforme - samo za to mora biti pripravljena ustrezna platforma. "

Pri uporabi Windows, na primer, je izvorna koda prevedena kot dinamična povezovalna knjižnica (DLL), ki omogoča integracijo v orodja, kot sta Labview, Matlab ali Visual Studio.

Za začetni razvoj je priporočen računalnik za hiter izračun. Ko je konfiguracija pravilna, jo lahko izvedete na vgrajenem sistemu.

Različice nevtralnega omrežja so bile že prikazane na Raspberry Pi z Raspbianom in ATMega32U4 - to je bilo predmetPametni samodejni brezžični trenutni senzorPresented dokument, predstavljen na evropski konferenci o pametnih predmetih, sistemih in tehnologijah. Druga predstavitev bo predstavljena na stojnici Fraunhofer IMS na SPS IPC Drives 2018 v Nürnbergu.

Prihodnji načrti vključujejo energetsko učinkovit strojni pospeševalnik posebej za omrežje.