Künstliche Intelligenz für Eingebettete Systeme

Methoden des Maschinellen Lernens haben sich zur Schlüsseltechnologie in einer Vielzahl von Anwendungsgebieten entwickelt und sind auch in der Medizintechnik nicht mehr wegzudenken. Diese Techniken bieten ein enormes Potential bei der Verarbeitung von biomedizinischen Daten und stellen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bei der Entwicklung innovativer Medizinprodukte dar.

Bei der Verwendung moderner KI-Verfahren ist man häufig noch auf eine große Rechenleistung und entsprechende Hardware-Unterstützung angewiesen. Dies stellt besondere Herausforderungen an Medizingeräte, bei denen die Inferenz in Echtzeit und mit hoher Genauigkeit gelöst werden muss.

Am Fraunhofer IMTE bieten wir daher innovative Lösungen an, um Algorithmen des Maschinelles Lernens auch auf eingebetteten Systemen einsetzen zu können.  Dies ebnet einer neuen Klasse von Biosensoren den Weg, welche auch komplexe multimodale Signale verarbeiten können und neue therapeutische und diagnostische Ansätze ermöglichen.

Zu diesem Zweck werden ressourceneffiziente KI-Methoden untersucht, die auf Ausnutzung von Strukturen und Modellkompression basieren. Gleichzeitig steht die Verwendung innovativer Hardware-Lösungen im Fokus (z.B. TPUs, FPGAs).

Erfahren Sie hier mehr über unsere Leistungen in den Bereichen Messtechnik und Sensorik und Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz.