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Von Embedded Computing zu Embedded Intelligence

| Redakteur: Michael Eckstein

Die Embedded-Branche steht vor einem Umbruch: von Embedded Computing hin zu Embedded Intelligence. War bisher meist unspezifische Rechenpower in möglichst kompaktem Formfaktor gefragt, stehen zukünftig mehr Applikationen im Fokus, die maschinenbasierte Intelligenz erfordern.

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Michael Eckstein, Redakteur ELEKTRONIKPRAXIS: „Spezial-Prozessoren ermöglichen ein hohes Maß an Intelligenz in Embbeded Systemen.“
Michael Eckstein, Redakteur ELEKTRONIKPRAXIS: „Spezial-Prozessoren ermöglichen ein hohes Maß an Intelligenz in Embbeded Systemen.“
(Bild: Vogel Communications Group)

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und neuronale Netze sind keine Marketing-Worthülsen, mit denen sich alter Wein in neuen Schläuchen besser verkaufen lässt. Die Begriffe stehen für einen Paradigmenwechsel, der uns bereits in naher Zukunft in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens begleiten wird – vom Autofahrer-Assistenzsystem bis zur vernetzten Waschmaschine.

KI-Forschung, -Hardware und -Software haben enorme Fortschritte gemacht. Und als verbindendes Element sind breit verfügbare Kommunikationsinfrastrukturen unterschiedlicher Ausprägung vorhanden. Kurzum: Heute sind Ressourcen verfügbar, mit denen sich intelligente, adaptive, selbstlernende Systeme realisieren, weiträumig vernetzen und als Teil einer umfassenden Anwendung integrieren lassen.

Auffällig: In den Maschinennetzen treffen immer häufiger Endknoten Entscheidungen in Echtzeit. Welches Maß an „Intelligenz“ hier verfügbar ist, hängt von Faktoren wie Kosten, Formfaktor, Latenzzeiten, Stromverbrauch ab – und ist nach wie vor eine Herausforderung. Das ruft Entwickler spezieller KI-Hardware auf den Plan. Darunter: Google. Basierend auf seiner „TensorFlow-Processing Unit“ (TPU) für Rechenzentren hat der Finde-Gigant die Edge TPU entworfen. Ein Hardware-Beschleuniger, der speziell für das Anwenden von maschinellem Lernen an den Endpunkten ausgelegt ist.

Keine Frage: Die Branche ist in Bewegung. Viele Anforderungen bleiben aber auch gleich: Hohe Funktionalität auf möglichst kleinem Formfaktor zu integrieren, ist kein Hexenwerk, das gestandene Embedded-Spezialisten verschreckt, sondern eher motiviert.

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