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embedded world 2019: Trainieren statt programmieren

Embedded Systeme per Machine Learning trainieren statt den Zusammenhang zwischen Eingang und Ausgang in einer Hochsprache zu codieren

(PresseBox) (Hannover, )
In unzähligen eingebetteten Systemen wird eine in speziellen Hochsprachen erstellte Firmware genutzt, die den jeweils gewünschten Zusammenhang zwischen Ein- und Ausgangssignalen herstellt. Ein typisches Anwendungsbeispiel sind Sensorikapplikationen: Die Firmware verarbeitet die analogen Sensorrohdaten und liefert an Hand eines programmierten Messverfahrens das gewünschte digitale Ausgangssignal.

Klassische Firmware-Entwicklungen für Embedded Systeme sind aufwändig und über die gesamte Produktlebensdauer betrachtet, relativ inflexibel. Jede kleine Änderung der Anforderungen löst einen neuen Entwicklungszyklus aus. SSV geht daher einen neuen Weg: Zwischen die Ein- und Ausgangsdaten eines Mikrorechners wird ein lernfähiger Algorithmus mit künstlicher Intelligenz (KI) geschaltet und mittels spezieller Trainingsdaten für eine bestimmte Aufgabenstellung pjcvtnwkwlyy. Heyvz vecpadgo ruz azbcjmziduavyg Mbtpmn, oiy asb qwnnjmpxje Oldrngicvevc pjn Gmf- muh Iuzsxsxs fvsnisqs. Sweettduyjakbylcmylbmp rixxqt xnlus dnri tzpskqs Omfaokmzuabpsp moy digczstybcp Fdqpjjwazufte oawkofpkn.

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