DNP/AISS1 Embedded-Machine-Learning-Starterkit: Das Kit besteht aus einem kompakten Evaluierungsboard mit einem 32-Bit-ARMCortex-A5-Rechnermodul, einer 10/100Mbps-LAN-Schnittstelle sowie verschiedenen Sensoren (1x triaxialer Inertialsensor, 1x Umgebungssensor mit Temperatur, Luftdruck und Luftfeuchtigkeit, 1x Kompasssensorelement).  (Bild: SSV Software Systems GmbH)

Embedded Machine Learning: ML-Algorithmus statt klassischer Firmware

Per maschinellem Lernen (ML) lassen sich viele Embedded Systeme auch ohne spezielle Firmware-Entwicklung entwickeln und austesten. Besonders Anwendungen, in denen ein bestimmter Zusammenhang zwischen den Eingangs- und Ausgangsdaten anhand wissensbasierter Regeln in einer Hochsprache codiert wurde, eigenen sich hervorragend für den ML-Einsatz.

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86233747 (Bild: Bosch)

Transparents LC-Display als Sonnenblende im Auto

Anstatt bei direkter Sonne die Sonnenblende nach unten zu klappen, haben Entwickler mit einem LC-Display eine digitale Sonnenblende gebaut, die mithilfe einer Kamera und Algorithmen das Gesicht des Fahrers erkennt und somit vor der Sonne schützen soll.

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Das Kompendium „Künstliche Intelligenz“ will anhand von 20 Praxisbeispielen aus den Bereichen Predictive Maintenance, Augmented Reality und autonome Robotik Mut machen, künstliche Intelligenz als Treiber von Innovationen wahrzunehmen.  (VCG)
Buchtipp

Wie KMU künstliche Intelligenz einsetzen können

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht nur ein Thema für die Forschungs- und Entwicklungabteilungen großer Konzerne – Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen vor der Herausforderung, den Einsatz KI-basierter Technologien für den Ausbau und die Absicherung ihrer Geschäftsmodelle zu bewerten. Das Fachbuch „Künstliche Intelligenz“ zeigt Grundlagen, Anwendungsbeispiele und Umsetzungsstrategien von KI.

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