Interview Stefan Finkbeiner, Bosch Sensortec „Mit Edge-KI bleiben sensible Daten lokal auf dem Gerät“

Das Gespräch führte Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter 3 min Lesedauer

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Wie gelingt die Integration von KI in die Sensorik? Im Interview gibt Geschäftsführer und CEO Stefan Finkbeiner Einblicke in Edge-KI, Miniaturisierung und intelligente Sensorplattformen.

Beispiel Partikelsensoren. Dieser kombiniert Software und Algorithmen in einem kompakten, lüfterlosen Design, das mehr als 450-mal kleiner ist als vergleichbare Geräte.D(Bild:  Bosch)
Beispiel Partikelsensoren. Dieser kombiniert Software und Algorithmen in einem kompakten, lüfterlosen Design, das mehr als 450-mal kleiner ist als vergleichbare Geräte.D
(Bild: Bosch)

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Sensortechniken eröffnet völlig neue Anwendungsmöglichkeiten und Effizienzsteigerungen in der Elektronikentwicklung. Vor allem Edge-KI, bei der Daten direkt auf den Sensoren verarbeitet werden, bietet erhebliche Vorteile hinsichtlich Datensicherheit, Energieeffizienz und Echtzeitfähigkeit. Welche Herausforderungen dabei bestehen und wie die technische Umsetzung in der Praxis gelingt, erläutert Stefan Finkbeiner, Geschäftsführer und CEO von Bosch Sensortec, im folgenden Interview.

Herr Finkbeiner, welche zentralen Herausforderungen begegnen Entwicklern bei der Integration von KI in Sensoren?

Stefan Finkbeiner, Geschäftsführer und CEO von Bosch Sensortec: „Unsere Softwarelösung Motion AI Studio passt die KI-Modelle gezielt an die Hardwarearchitektur der Sensoren an“.(Bild:  Bosch Sensortec)
Stefan Finkbeiner, Geschäftsführer und CEO von Bosch Sensortec: „Unsere Softwarelösung Motion AI Studio passt die KI-Modelle gezielt an die Hardwarearchitektur der Sensoren an“.
(Bild: Bosch Sensortec)

Bei der Integration von KI in Sensoren treten vor allem Rechen- und Speicherbegrenzungen, Präzisionsverluste durch Quantisierungsfehler und langfristige Stabilitätsprobleme durch Sensor-Drift auf. Ebenso ist das Problem des sogenannten Concept Drift relevant, also wenn sich die realen Daten gegenüber dem Trainingsdatensatz verändern. Ein weiterer kritischer Aspekt ist die Validierung von KI-Modellen, speziell mit Blick auf die Datenqualität.

Welche Lösungsansätze verfolgt Bosch Sensortec?

Wir setzen auf unsere Softwarelösung Motion AI Studio, die KI-Modelle gezielt an die Hardwarearchitektur der Sensoren anpasst. Dadurch erhalten wir hohe Genauigkeiten bei einem niedrigen Energieverbrauch. Unser Gesture Recognition Framework erlaubt zudem, direkt auf dem Sensor individuelle Gesten zu erlernen. Intelligente Hardware-Software-Kombinationen kompensieren langfristig auftretende Drifts und sichern präzise Messergebnisse.

Welche Sicherheitsvorteile bietet Edge-KI gegenüber cloudbasierten Lösungen?

Edge-KI ermöglicht, dass sensible Bewegungsdaten lokal auf dem Gerät bleiben, was Datenschutz und regulatorische Anforderungen deutlich erleichtert. Es entstehen weniger externe Angriffsflächen, da weniger Daten übertragen werden. Weitere wichtige Vorteile sind Echtzeitverarbeitung, Ausfallsicherheit bei fehlender Netzverbindung und ein deutlich geringerer Energieverbrauch. Zudem reduziert sich die Abhängigkeit von Cloud-Infrastrukturen, was Kosten spart.

Wie gelingt die weitere Miniaturisierung von MEMS-Sensoren ohne Verlust von Genauigkeit oder Funktionalität?

Wir verfolgen gezielt neue Designkonzepte mit optimierten Sensor-Geometrien. Dabei setzen wir auf verbesserte Fertigungstechnologien für kleinere Abmessungen bei gesteigerter Präzision. Dank modernen Algorithmen können wir mögliche Messungenauigkeiten effektiv ausgleichen. So sichern wir auch bei sehr kleinen Baugrößen eine hohe Genauigkeit.

Welche Anforderungen gelten speziell für Smart Connected Sensors, um qualitative Bewegungsanalysen zu ermöglichen?

Sensoren müssen durch Trainingsdaten wissen, wie korrekte Bewegungen aussehen. Nur dann können sie die Ausführung genau beurteilen und optimales Feedback liefern. Das ist insbesondere im Sport- oder Medizinbereich entscheidend, um Bewegungsabläufe effizient und präzise zu optimieren.

Was sind entscheidende Spezifikationen für Knochenvibrationssensoren?

Besonders wichtig ist das Sensorrauschen, da Knochenvibrationen sehr schwache Signale darstellen. Unser Sensor BMA550 bietet beispielsweise ein vierfach geringeres Rauschen als Standard-Beschleunigungssensoren, was die Empfindlichkeit erheblich verbessert.

Wie gestaltet Bosch Sensortec seine Sensorplattformen, um eine schnelle Integration und gleichzeitig klare Differenzierung sicherzustellen?

Unsere Smart-Connected-Sensors-Plattform (SCS) stellt Entwicklern umfassende spezialisierte Tools zur Verfügung, die eine flexible Entwicklung eigener Algorithmen ermöglichen. Gleichzeitig sichern wir unsere Differenzierung über patentierte Technologien und optimierte Hardware-Software-Kombinationen, die einzigartige Präzision gewährleisten.

Welche Strategie verfolgt Bosch, um bis 2030 das Ziel von zehn Milliarden intelligenten Sensoren zu erreichen?

Wir planen, bestehende Sensoren sukzessive zu intelligenten Sensoren weiterzuentwickeln und parallel neue intelligente Sensortypen einzuführen. Dabei sind schnelle Markteinführungen innovativer Produkte entscheidend – eine Herausforderung, der wir uns bereits seit Unternehmensgründung stellen.

Wie behauptet sich Bosch Sensortec gegen die Konkurrenz aus Asien und Nordamerika?

Durch konsequente Markt- und Kundenorientierung, starke Innovationskraft, schnelle Entwicklung und Industrialisierung sowie langfristige Investitionen. Parallel diversifizieren wir gezielt unsere Märkte und Produktportfolios, um auch in Zukunft führend zu bleiben.

(heh)

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