Forschung

Öffentlich geförderte Forschungsprojekte 


„Entwicklung einer Software- und Hardwarelösung zur ortsungebundenen und sicheren Bedienung,
Steuerung und Überwachung von komplexen Produktionsanlagen“
Förderkennzeichen: ZIM 1KF244161KM2
Laufzeit: 01.11.12-31.10.14

„Mustererkennung von kritischen Signalverläufen auf der Steuerungsebene“
Förderkennzeichen: ZIM 16KN042420
Laufzeit: 01.11.14-31.12.16

„Entwicklung eines cyberphysikalischen Echtzeit Intrusion Detection Systems in Industrie 4.0 Automatisierungssystemen;
Smart Data Aggregator zur intelligenten Signalerfassung von Steuer- und Sensorsignalen“
Förderkennzeichen: ZIM-ZF4020503ED6
Laufzeit: 01.11.16-31.12.18

„Distributed Smart KI Sensornetwork mit Large Scale Machine Learning Model Management in der Cloud; System on Chip Ablaufumgebung für Machine Learning Modelle mit Merkmalsextraktion auf Basis der Sparse FFT“
Förderkennzeichen: ZIM-ZF 4020508SS8
Laufzeit: 01.01.19-31.12.20



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Aktuelle Forschungsgebiete

Machine Learning / AI in Embedded Systems

Herausforderungen:

  • Geringe Hardware-Ressourcen von Embedded Systems
    • Rechenleistung
    • Speicher
    • Energieverbrauch (Batteriegeräte)
  • Preis
  • Anpassung von Machine Learning Algorithmen
    • Speicher, Wortbreite
    • Geschwindigkeit
  • Enge Kopplung von Digital Signal Processing (z.B. FFT) an ML-Algorithmen
  • Unterschiedliche Plattformen für Training und Inferenz
    • Training in der Cloud, Inferenz im Embedded


Lösungen:


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Machine Learning zur Anamoaliererkennung von SPS Steuerungssignalen auf
einem Industrial Embedded Realtime Linux Computer:

Single Class SVM auf Revolution Pi (Echtzeit-Linux) mit Webserver zur Anzeige
der Trainings- und Klassifizierungsergebnise sowie der temporären Anomalieraten.





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Prof. Dr.-Ing. Heinz-Peter Bürkle

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