Edge AI

CSEM und Miromico bringen KI direkt an Industriesensoren

Uhr
von Joël Orizet und Netz-KI Bot und rja

Das CSEM und das Zürcher Elektronikunternehmen Miromico haben einen kompakten Funkknoten für industrielle Sensoren entwickelt, der Daten direkt vor Ort mit KI auswertet. Nur relevante Informationen funkt das System weiter - das soll Datenverkehr und Energieverbrauch reduzieren.

Das CSEM und Miromico haben einen Funkknoten entwickelt, der Sensordaten direkt vor Ort mit KI auswertet und nur relevante Informationen weiterleitet. (Source: zVg)
Das CSEM und Miromico haben einen Funkknoten entwickelt, der Sensordaten direkt vor Ort mit KI auswertet und nur relevante Informationen weiterleitet. (Source: zVg)

Ob an Förderbändern, Pumpen oder Produktionsmaschinen: Industriesensoren liefern laufend Daten. Doch jede Funkübertragung kostet Energie und beansprucht Bandbreite. Um Datenverkehr und Energieverbrauch zu reduzieren, haben das Schweizer Forschungs- und Technologiezentrum CSEM und das Zürcher Elektronik- und IoT-Unternehmen Miromico einen kompakten Funkknoten entwickelt, der Sensordaten direkt vor Ort mit KI auswertet. Er überträgt nur Informationen, die das System als relevant einstuft, wie das CSEM mitteilt.

Bei dieser als Edge AI bezeichneten Architektur verarbeitet die KI Daten dort, wo sie entstehen, statt sie zunächst an eine Cloud oder ein Rechenzentrum zu schicken. Das soll vor allem bei batteriebetriebenen Sensoren an abgelegenen oder schwer zugänglichen Standorten Energie sparen. Wie stark der Ansatz Datenverkehr und Energieverbrauch tatsächlich reduziert, beziffert das CSEM allerdings nicht.

KI filtert Sensordaten vor der Übertragung

Herzstück des Funkknotens ist der stromsparende KI-Chip Fibonacci des CSEM. Er lässt sich direkt mit Mikrofonen, Beschleunigungssensoren oder kleinen Kameras verbinden und analysiert Audio-, Bewegungs- und Bilddaten. So kann die KI beispielsweise ungewöhnliche Geräusche oder Bewegungsmuster erkennen, ohne dafür laufend sämtliche Rohdaten weiterzuschicken.

Als mögliche Einsatzgebiete nennt das CSEM die vorausschauende Wartung von Maschinen, die Zustandsüberwachung sowie akustische und bildgestützte Kontrollen. Ein auf die Hardware optimierter Compiler bereitet unterschiedliche neuronale Netze für den Fibonacci-Chip auf. Laut technischem Datenblatt (PDF) unterstützt der CSEM-Compiler unter anderem das offene Modellformat ONNX (Open Neural Network Exchange). Es vereinheitlicht die Darstellung von KI-Modellen und erleichtert es dadurch, trainierte Modelle mit unterschiedlichen Laufzeitumgebungen und Hardwareplattformen einzusetzen - etwa auf Edge-Geräten.
 

Plattform unterstützt verschiedene Funktechniken

Für die Datenübertragung kommt Funkhardware von Miromico zum Einsatz. Sie unterstützt mit "LoRa" und "mioty" zwei Technologien, die auf grosse Reichweiten und einen niedrigen Energieverbrauch ausgelegt sind. Die Plattform lässt sich laut CSEM für beide Varianten konfigurieren, ohne dafür den Knoten neu entwickeln zu müssen.

Da der Knoten Rohdaten lokal verarbeitet und nur relevante Ergebnisse überträgt, sieht das CSEM darin auch einen Vorteil für die Datensicherheit. Konkrete Angaben zu Sicherheitsfunktionen der Plattform macht die Mitteilung allerdings nicht. Das Forschungszentrum wertet die Entwicklung zudem als Beitrag zur technologischen Souveränität der Schweiz im Halbleiterbereich und zur Wettbewerbsfähigkeit der heimischen Industrie.

Das CSEM und Miromico richten die Entwicklung entsprechend auf die langfristige Überwachung von Anlagen aus, bei denen eine kabelgebundene Stromversorgung oder eine dauerhafte Verbindung ans Netz kaum praktikabel ist. Ob und wann die Plattform kommerziell erhältlich sein soll, lassen das CSEM und Miromico offen.

 

Übrigens: Wie der Bundesrat die Schweizer Halbleiterbranche einschätzt und wo er noch Handlungsbedarf für den Standort sieht, lesen Sie hier

Webcode
f5cDa2CJ