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传感器的机器学习
机器人、传感器
    IAM机器人网
    2019-06-04 19:20
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如今,微控制器几乎可以在任何技术设备中找到,从洗衣机到血压计和可穿戴设备。Fraunhofer微电子电路与系统研究所的研究人员开发了AIfES,这是一种用于微控制器和传感器的人工智能(AI)概念,包含完全可配置的人工神经网络。AIfES是一个独立于平台的机器学习库,可用于实现无需连接到云或高性能计算机的自学微电子。与传感器相关的AI系统识别手写和手势,例如当库在可穿戴设备上运行时实现输入的手势控制。


目前存在各种用于机器学习的软件解决方案,但通常它们仅适用于PC并且基于编程语言Python。仍然没有解决方案可以执行和训练  神经网络 在微控制器等嵌入式系统上。然而,直接在嵌入式系统中进行训练可能是有用的,例如当植入的传感器要自我校准时。愿景是与传感器相关的AI,可以直接集成在传感器系统中。Fraunhofer IMS的一组研究人员以AIfES(嵌入式系统人工智能)的形式实现了这一愿景,这是一个用C编程的机器学习库,可以在微控制器上运行,也可以在其他平台上运行,如PC,Raspberry PI和Android。该库目前包含一个完全可配置的人工神经网络(ANN),它还可以在必要时生成深度学习的深层网络。ANN是一种尝试使用算法在数学上模拟人类大脑,以使功能上下文可以学习算法。AIfES专门针对嵌入式系统进行了优化。


“我们已经将源代码减少到最小,这意味着ANN可以直接在微控制器或传感器(即嵌入式系统)上进行培训。此外,源代码普遍有效,几乎可以在任何平台上编译。总是使用相同的算法,例如在PC上生成的ANN可以很容易地移植到微控制器上。到目前为止,这种形式已经不可能通过商用软件解决方案实现,”Fraunhofer IMS的研究助理Pierre Gembaczka博士说。 


AIfES目前包含一个具有前馈结构的神经网络,该结构也支持深度神经网络。“我们对解决方案进行了编程,以便我们可以用一个功能来描述一个完整的网络,”Gembaczka说。 目前正在开发其他网络形式和结构的整合  。此外,除了其他学习算法和演示器之外,研究人员和他的同事正在开发用于神经网络的硬件组件。Fraunhofer IMS目前正在开发一种RISC-V微处理器,该微处理器将具有专门用于神经网络的硬件加速器。正在针对此硬件优化AIfES的特殊版本,以便最佳地利用资源。


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