KI für Lokalisierung und Edge AI Anwendungen

Beschreibung:

Funklokalisierung ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Jeder nutzt sie, wenn er mit dem Navigationsgerät oder der entsprechende Smartphone-App in den Urlaub fährt. Im Außenbereich ist (satellitenbasierte) Funkortung weit verbreitet und äußerst zuverlässig. Im Innenraum ist Funkortung hingegen bislang kaum zu finden.

In diesem Vortrag möchten wir euch die Grundlagen der Funklokalisierung erläutern und, wie es möglich ist, Smartphones und andere Geräte auf eine Genauigkeit von bis zu 30 cm in Innenräumen und Industriehallen zu orten. Dabei spielen moderne KI-Verfahren eine entscheidende Rolle. Sie ermöglichen es, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Lokalisierung deutlich zu verbessern und so neue Anwendungsgebiete, wie das smarte Krankenhaus oder intelligente Lieferkette, zu erschließen.

Werden solche und anderer KI-Verfahren auf batteriebetriebenen Geräten wie Smartphones oder Wearables eingesetzt, ist nicht nur die KI-Performanz zu beachten, denn die Ressourceneinschränkung (Energieversorgung, Speicher, Rechengeschwindigkeit) auf diesen Geräten stellt eine Hürde für den Produktiveinsatz dar.

Im zweiten Teil des Vortrags gehen wir auf Methoden zur Kompression von KI-Modellen ein und wie wir es schaffen KI-Modelle auch in weniger als 256 KB Arbeitsspeicher auf Mikrocontrollern auszuführen (sog. Edge AI). Zur automatisierten Entwicklung solcher KI-Modelle setzten wir auf Mehrzieloptimierung und evolutionäre Algorithmen. Auch das Training von KI-Modellen direkt auf den Geräten ermöglichen wir mit unserer Forschung. Anwendungsbeispiele sind neben der Lokalisierung, die Nutzungszeiterfassung bei Leihwerkzeugen und sogenanntes Seamless Shopping mittels Computer Vision.

Referent:

M.Sc. Maximilian Stahlke, M.Sc. Nicolas Witt, Fraunhofer IIS, Nürnberg

Art:

Kolloquium

Information:

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