Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Beschleunigung der Integration von maschinellem Lernen in Produkte mit eingebetteter Hardware

Bis vor kurzem war der Einsatz von maschinellem Lernen (ML) auf Mikrocontrollern das alleinige Spielfeld der Tech-Giganten und ihrer bekannten Sprachassistenten-Anwendungen. Dank der jüngsten Fortschritte bei der Hardware und den Frameworks für ML rückt die bahnbrechende Kombination aus ML und Low-End-Mikrocontrollern nun in die Reichweite der breiten Industrie und eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für neue und leistungsstarke Anwendungen. In jüngster Zeit sind eingebettete ML-Komponenten dadurch in die Reichweite von Early Adopters gelangt, und erste Demonstratoren zeigen die technische Machbarkeit. Die erfolgreiche Einführung durch KMU ist jedoch eng mit ihrer zentralen Frage verknüpft: "Können wir eingebettetes ML auf die richtige Weise und zu den richtigen Kosten in die Entwicklung unserer neuen Produkte integrieren?"

Das Projekt befasst sich mit diesen Schlüsselfragen und unterstützt KMUs dabei, besser zu verstehen, wie eingebettetes ML in ihre Produkte und Produktentwicklung integriert werden kann. Zu diesem Zweck müssen Fachwissen über eingebettete Systeme, Fachwissen über ML und Wissen über die Anwendungsbereiche zusammengebracht werden. Die Zielgruppe dieses Projekts umfasst sowohl die Problem Owner als auch die Lösungsanbieter entlang der Wertschöpfungskette.

Das Projekt wird KMU-orientierte Unterstützungswerkzeuge entwickeln, um die Hürden für die Einführung von eingebettetem ML zu senken, die Konzeptvalidierung und schrittweise Entwicklung zu beschleunigen und die erfolgreiche Implementierung neuer wertschöpfender Lösungen durch die Zielgruppe zu ermöglichen. Anhand einer Reihe von Fallbeispielen aus der Industrie werden die verschiedenen Entwicklungsstadien von eingebetteten ML-Lösungen durch eine Kombination von Schreibtischstudien und Proof-of-Concept-Validierung untersucht. Die Erkenntnisse aus diesem fallbasierten Ansatz werden in ein Casebook, ein Toolset für die Proof-of-Concept-Entwicklung und in Guidelines umgesetzt.