Edge KI – ELEKTRONIKPRAXIS

Immer mehr Endgeräte enthalten Funktionen, die KI-Berechnungen erfordern – etwa smarte Thermostate mit Sprachsteuerung. (Bild: frei lizenziert)

Im Smart Home können Nutzer und Nutzerinnen dank VIT „Speech-to-Intent“ smarte Geräte per Sprache bedienen, ohne sich Befehle merken zu müssen. (Bild: NXP)

Viacheslav Gromov: Gründer und Geschäftsführer vom Embedded-KI-Anbieter AITAD. (Bild: AITAD)

Edge-KI: Entwicklungskit basierend auf dem SoC QRB4210 von Qualcomm. (Bild: Arrow)

Die i.MX-Produktfamilie von NXP hat Funktionen zum Beschleunigen kryptografischer Berechnungen implementiert – das Cryptographic Accelerator and Assurance Module (CAAM). Das CAAM verfügt über einen speziellen Key-Wrapping-Mechanismus, mit dem sensible Schlüssel vor Angreifern geschützt werden. (Bild: NXP Semiconductors)

Schlau-Chip: Einige Modelle der neuen MCX-N-Mikrocontrollerserie von NXP enthalten eine NPU, die Berechnungen für das Maschinelle Lernen beschleunigen kann. (Bild: NXP)

Colorful: Fraunhofer IISB is using its expertise in silicon carbide (SiC) epitaxy to develop optimized base materials for solid-state quantum electronics based on SiC. Within the isotope-controlled SiC layers, defined point defects (“color centers") can be created that serve as quantum bits (“qubits") in electron quantum devices. (Source: Kurt Fuchs / Fraunhofer IISB)

Intelligenten Straßenbeleuchtung in Taipei: Die Lösung besteht aus Beleuchtung, Sicherheitswarnungen, Verkehrsbeurteilungen, Parkplatzerkennung und Umweltsensorik. (Bild: Innodisk)

Blitzgescheit: Spiking Neural Networks sind sehr energieeffizient – und sollen maschinelles Lernen auf Mikrocontrollern ermöglichen. (Bild: Renesas Electronics)

Stand vom 15.04.2021

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