SMARTER APPLICATIONS BY SENSOR SYSTEMS AND AI

Fraunhofer GesellschaftHansastr. 27D-80686 Münchenwww.fraunhofer.de

Fraunhofer IISAm Wolfsmantel 33 D-91058 Erlangenwww.iis.fraunhofer.de

Fraunhofer IMSFinkenstraße 6147057 Duisburgwww.ims.fraunhofer.de

Fraunhofer IIS Institutsteil Adaptive Elektronik EASZeunerstr. 38D-01069 Dresdenwww.eas.iis.fraunhofer.de

Fraunhofer IZMGustav-Meyer-Allee 25Gebäude 17/3D-13355 Berlinwww.izm.fraunhofer.de

Publication InformationFraunhofer Institute forIntegrated Circuits IIS

Am Wolfsmantel 3391058 Erlangen, Germany

Concept Angela Raguse Fraunhofer IIS

© Fraunhofer-Gesellschaft

WARTUNGSFREIES MIOTY®-LPWAN DURCH ENERGY HARVESTING

Skalierbare IoT-Sensoranwendungen be-

nötigen für eine zuverlässige und robuste

Übertragung der Daten permanent Ener-

gie. Das Fraunhofer IIS hat einen speziellen

Übertragungsstandard und die dazugehö-

rige Energieversorgung entwickelt.

Telegram-Splitting für robuste

Datenübertragung

Die drahtlose Übertragungstechnologie

MIOTY® für sogenannte massive IoT-An-

wendungen im industriellen Internet der

Dinge (IIoT) oder im Smart City-Bereich

überträgt zuverlässig und robust Daten

von einigen hunderttausend Sensoren

auch über große Distanzen. Dies ist dank

unseres patentierten Telegram-Splitting-

Verfahrens möglich. MIOTY® ist eine hard-

wareunabhängige Softwarelösung, die

ETSI-standardisiert, insbesondere für

LPWANs (Low Power Wide Area Networks),

verwendet wird. Für MIOTY® ist eine

Lizenz zur kommerziellen Integration in

verschiedene Kundenlösungen verfügbar.

Energy Harvesting

Zusätzlich ist eine autarke Stromversor-

gung der Sensoren durch Energy Harves-

ting-Technologien möglich. Wir haben

dazu Lösungen entwickelt, die minimale

Vibrationen oder Temperaturunterschiede

zur Stromerzeugung nutzen. Dies wird

durch hocheffiziente Spannungsregler

und Energiemanagement-Systeme mög-

lich, die schon kleinste Ströme und Span-

nungen nutzbar machen. Ein besonderes

Plus, wenn es darum geht, hunderttau-

sende Sensoren über Jahre wartungsfrei

und energieeffizient zu betreiben.

www.mioty.de

www.iis.fraunhofer.de/energyharvesting

Fraunhofer IIS

Ferdinand Kemeth

ferdinand.kemeth@iis.fraunhofer.de

Dr. Peter Spies

peter.spies@iis.fraunhofer.de

IOT-BASED PROCESS MANAGEMENT

Unter dem Thema »IoT-based Process

Management« bearbeitet das Fraunhofer IIS

Projekte zur Nutzung von IoT-Daten (Inter-

net of Things) zur Analyse und Steuerung

räumlich verteilter Prozesse in der Produk-

tion und Logistik. Dabei ermöglichen Ver-

fahren der Prozesserfassung auf Basis von

IoT-Systemen eine umfassende Sicht auf

Abläufe physischer Prozesse und geben die

Datengrundlage für Methoden des Process

Minings zur Prozessanalyse, Prozesssteue-

rung sowie Prozessoptimierung.

IoT-Devices als Datenquelle für

Process Mining

Die automatisierte Echtzeit-Datenerfassung

während der Prozessausführung erfolgt

durch IoT-Technologien, wodurch große

Mengen an Sensordaten entstehen. Durch

modellbasierte oder KI-basierte Generie-

rung von Ereignissen werden daraus pro-

zessrelevante Informationen extrahiert.

Anschließend erfolgt mit Techniken des

Process Minings die Analyse der Abläufe,

die Erkennung von Abweichungen oder die

Identifikation von Optimierungspotenzialen

innerhalb der betrieblichen Prozesse. Nach

Ableitung von Handlungsempfehlungen er-

folgt eine Rückkopplung in den Prozess. Es

wird eine automatisierte Produktionspla-

nung auf Basis objektiver Daten ermöglicht.

IoT-Devices wie Smart Tags, RTLS oder

Wearables bieten eine effizientere Aufga-

benbearbeitung und neuartige Interakti-

onsmöglichkeiten zur Prozesssteuerung.

Mehr Informationen unter:

www.iis.fraunhofer.de/process-mining

Fraunhofer IIS

Hanna Herger

hanna.herger@iis.fraunhofer.de

HALLE 3A-507

HYBRIDRADIO: AUS DREI WIRD EINS

Die Lokalisierung von Personen und

Objekten wird besonders für aktuelle

und zukünftige IoT-Anwendungen immer

relevanter. Kommunikationstechnologien

mit der Möglichkeit zur Lokalisierung bieten

hierfür oft den entscheidenden Mehrwert.

Locadis® ist eine feldstärkenbasierte

Lokalisierungstechnologie für zellulare Kom-

munikationsnetze. Auf Basis von erhobenen

Referenzwerten ist eine präzise Lokalisierung

im Innen- und Außenbereich möglich.

Das durch Patent geschützte Verfahren

kommt als softwarebasierte Lösung in

vielen Umfeldern zum Einsatz.

Die infrastrukturbasierte Ortung locadis®

ist für bestehende Kommunikationstech-

nologien wie WLAN, BLE, MIOTY® oder

5G geeignet. Besonders für bestehende

IoT-Netze kann die Lokalisierung einfach

und kostengünstig integriert werden.

Ortung in Massive IoT-Netzen

Der Einsatz von locadis® ist besonders

für Anwendungen geeignet, bei denen

Sicherheit, Datenintegrität und ein massive

Multi-Node Betrieb gefordert wird.

Mit locadis® lässt sich sowohl eine flä-

chendeckende, kontinuierliche Ortung für

Heatmaps, Trajektorien oder Wegeführung

realisieren als auch eine punktuelle Ortung

für Führungen, Entfluchtung oder Notrufe

ermöglichen.

Durch die Kombination von locadis®

mit verschiedenen Kommuni ka tions tech-

nologien ist es somit möglich aktuelle und

zukünftige IoT-Lokalisierungslösungen im

Bereich Smart City und Industrial IoT zu

bedienen.

www.iis.fraunhofer.de/locadis

Fraunhofer IIS

Hanna Herger

hanna.herger@iis.fraunhofer.de

LOCADIS® – PRÄZISE LOKALISIERUNG FÜR IOT-NETZE

Moderne Hybridradios schalten automa-

tisch zwischen analogem UKW, digitalem

DAB+ und Internetstreams hin und her.

Sie suchen immer die beste Empfangs-

quelle für ein Radioprogramm und bieten

so einen störungsfreien Hörgenuss für

unterwegs. Regionale Lieblingspro-

gramme lassen sich auf diese Weise auch

außerhalb des jeweiligen Sendegebiets

weiterhören.

Die Integration von Fraunhofer Soft-

warekomponenten ermöglicht diese

Hybridfunktion in Infotainmentsystemen.

Sie machen Radioplattformen flexibel für

verschiedene Märkte oder Fahrzeugklas-

sen und garantieren eine kompromisslose

Audio-Qualität. Komplettiert wird die

Softwarelösung für hybride Autoradios

durch Daten-Decoder, die neben dem

Audioprogramm auch Bilder, Textmeldun-

gen und Zusatzinformationen liefern.

Hierfür bietet das Fraunhofer-Institut für

Integrierte Schaltungen IIS eine Full-Stack-

Lösung: von der Basisband-Decodierung

bis zur Audiowiedergabe inklusive einem

webbasierten User-Interface.

Diese Implementierung ermöglicht eine

parallele Verarbeitung mehrerer Ein-

gangspfade in Echtzeit sowie den Zugriff

über Low- und High-Level-Schnittstellen

(C++ und REST-API) auf die entsprechen-

den Komponenten.

Zusätzlich umfasst die Hybridradio-Imple-

mentierung einen Client für IP-basiertes

Streaming.

Fraunhofer IIS

Martin Speitel

martin.speitel@iis.fraunhofer.de

© Fraunhofer IIS / Hanna Herger © iStock.com/gonin

Mit einem neuen Highspeed Link

können Datenraten bis 16 Gbit/s über ein

einfaches Kupferkabel von 15 m Länge

in Echtzeit übertragen werden. Der Elek-

tronikbaustein eignet sich besonders für

hochbitratige Datenströme mit Echtzeit-

anforderungen in Fahrerassistenzsystemen

mit Machine Vision, aber auch für die

Anbindung mobiler Endgeräte sowie für

Multimedia-Anwendungen im Fahrzeug.

Diese Anwendungen benötigen einen

hohen Datendurchsatz auf einem

ein fachen, leichten und günstigen Kupfer-

kabel bei niedrigem Stromverbrauch und

geringer Laufzeit der Daten.

Der Physical Layer überträgt 16 Gbit/s

über ein einzelnes Twisted-Pair-Kabel von

bis zu 10 m Länge oder ein Koax-Kabel

von bis zu 15 m und verbraucht dabei

weniger als ein Watt pro Sender- und

Empfängerpaar.

Die minimale Laufzeit stellt Videodaten für

die Machine Vision-Anwendungen und

Mensch-Maschine-Interaktion in Echtzeit

zur Verfügung. Das universelle Design

dieser Entwicklung ermöglicht die effektiv

gleichzeitige Übertragung unterschiedlichs-

ter Inhalte mit verschiedenen Anforderun-

gen und erlaubt so die Übertragung bisher

paralleler Verbindungen über ein Kabel.

Ähnliche Anforderungen finden sich in der

Fertigungsautomatisierung und Robotik,

z. B. im Bereich Umfelderkennung und

Materialprüfung, in der Medizintechnik

sowie beim Broadcasting mit mehreren

Kameras/HD-Video-Strömen.

Fraunhofer IIS

Conrad Zerna

conrad.zerna@iis.fraunhofer.de

LEISTUNGSEFFIZIENTE VERNETZUNG IM AUTO FÜR DATENRATEN BIS 16 GBIT/S

Lösung für den automatisierten

Analogentwurf

Während der Entwurf digitaler Schaltun-

gen heute weitestgehend automatisiert

ist, werden analoge Komponenten zum

Großteil immer noch manuell entworfen.

Mit der steigenden Miniaturisierung

wird diese Aufgabe noch komplexer

und fehleranfälliger. Daraus folgen lange

Entwicklungszyklen und hohe Kosten.

»Intelligente IPs« sind eine sichere und

erprobte Lösung, um den analogen

Schaltungsentwurf zu automatisieren.

Durch die automatische Migration von

analogen Komponenten erhöht sich die

Zuverlässigkeit eines Entwurfs und das

Risiko bei der Einführung neuer Produkte

wird gesenkt.

Fraunhofer IIS

Institutsteil

Entwicklung Adaptiver Systeme EAS

Benjamin Prautsch

benjamin.prautsch@eas.iis.fraunhofer.de

Moderne Packaging-Lösungen für

innovative IPs

Mit steigendem Funktionsumfang elek-

tronischer Systeme und zunehmender

Miniaturisierung stoßen traditionelle

Chip aufbauten immer stärker an ihre

technologischen und wirtschaftlichen

Grenzen. Neuartige Konzepte in der

Systemintegration erlauben einen höhe-

ren Datendurchsatz bei gleichzeitig

sinkendem Energieverbrauch und redu-

ziertem Flächenbedarf.

Das Fraunhofer IIS / EAS unterstützt mit

aktuellstem Know-how bei kundenspezi-

fischen Projekten zu modernen Packa ging-

Technologien von der Konzipierung bis

zum Prototypen.

Fraunhofer IIS

Institutsteil

Entwicklung Adaptiver Systeme EAS

Andy Heinig

andy.heinig@eas.iis.fraunhofer.de

© Fraunhofer IIS / EAS© Fraunhofer IIS / EAS/ Oliver Killing

Damit die RFID-Technologie auch in

Zukunft Lösungen für unterschiedliche

Anwendungen bietet, ist es notwendig,

sich den neuen Herausforderungen zu

stellen. Insbesondere der Einsatz der RFID-

Technologie in metallischen Umgebungen

sowohl für industrielle als auch für medizi-

nische Anwendungen ist anspruchsvoll.

Hier können zwei mögliche Szenarien

unterschieden werden:

1. Der Transponder (Tag) befindet sich in

einer metallischen Umgebung, z. B. in

einem metallischen Behälter.

2. Der Tag wird direkt in / auf einem

metallischen Substrat angebracht.

Beide Fälle sind mit unterschiedlichen

Schwierigkeiten verbunden. Im ersten Fall

ist das Auslesen der Tags aufgrund der

Bildung von stehenden Wellen schwierig.

Im zweiten Fall ist die Beeinflussung des

Tags auf einem metallischen Hintergrund

besonders problematisch. Diese typischen

Herausforderungen müssen in immer

klei neren Tags gelöst werden.

Das Fraunhofer IMS entwickelt in diesem

Bereich neue RFID-Technologien, die für

den Einsatz auf oder in Metall optimiert

sind (RFID in/auf Metall). Zur Leistungs-

steigerung von RFID-Tags auf oder in Metall

wird der SHF-Bereich (Super High Frequency)

genutzt. Das SHF-Band bietet insbesondere

durch die höhere Bandbreite viele Vorteile

gegen über herkömmlichen RFID-Lösungen

für metallische Umgebungen. Bislang ist

kein RFID-Standard im SHF-Bereich auf

dem Markt verfügbar. Das Fraunhofer IMS

arbeitet daher auch aktiv an den Kommu-

nikationsprotokollen für diesen Bereich, um

einen Standard zu etablieren.

Fraunhofer IMS

Martin Bollerott

martin.bollerott@ims.fraunhofer.de

DIE NÄCHSTE GENERATION DER INDUSTRIELLEN RFID-TECHNOLOGIE

Entwicklung von Steuergeräten

für In-vitro Diagnostik

Bei der Entwicklung von IVD Systemen ist

das effiziente Testen der funktionalen

Komponenten eine Herausforderung, die

oft nur mit aufwendigen und komplexen

Laboraufbauten gelöst werden kann.

Wir am Fraunhofer IIS bieten mit kunden-

spezifischen Development und System

Control Boards effiziente Lösungen für die

Entwicklung und Optimierung von IVD-

Systemen. Abgestimmt auf die Funktio-

nalität des IVD-Geräts erarbeiten wir

gemeinsam mit dem Kunden Systemspezi-

fikationen und entwickeln individuelle

Steuergeräte mit parametrierbarem User

Interface. Dabei umfasst unser Dienstleis-

tungsangebot u.a. das Design und Layout

von PCBs, Rapid Prototyping, Embedded

Programmierung sowie die Entwicklung

von GUI bzw. Webinterfaces. Die Entwick-

lung neuer sensorischer Frontends sowie

Kommunikationsstandards, wie POCT1-A,

runden unser Portfolio ab.

Entwicklung intelligenter Sensor-

module für mobiles Monitoring

Wir entwickeln am Fraunhofer IIS indivi-

duelle Lösungen für Sensorik und Analyse

von physiologischen Parametern. Für die

Erfassung der physiologischen Parameter

nutzen wir z.B. Elektroden, Atmungsbän-

der oder kapazitive Sensorik. Damit un-

sere diskreten Sensormodule Vitaldaten

im mobilen Alltag erfassen und in Echt-

zeit analysieren können, setzen wir auf

Low-Power-Konzepte sowie auf robuste

Algorithmen für Embedded Systems.

Die miniaturisierte anwendungsnahe

Integration, z.B. in Textilien, Möbeln oder

Fahrzeugen, erlaubt eine mobile und an-

ge nehme Datenaufnahme passend zum

Anwendungsszenario. Für die Analyse der

aufgenommenen Biosignale bereiten wir

diese auf und berechnen charakteristische

Kennwerte, wie Herzrate oder Herzraten-

variabilität.

Fraunhofer IIS

Christian Hofmann

christian.hofmann@iis.fraunhofer.de

© Fraunhofer IMS © Fraunhofer IIS / Bianca Möller© Fotolia

Hochintegriertes Kamera-Radar-Modul

als Grundbaustein für autonomes

Fahren

Das Fraunhofer IZM entwickelt ein redun-

dantes Sensorsystem für die Umfelder-

kennung von autonom fahrenden

Fahr zeugen. Heute stehen beim autono-

men Fahren verschiedene Sensorprinzipien

zur Verfügung. Eine Sensortechnologie

alleine reicht allerdings nicht aus, um den

enormen Anforderungen beim autonomen

Fahren zu genügen: Ein Kamera-System

funktioniert nur bei guten Sicht-

verhältnissen, Radar- oder Lidarsensoren

können keine Verkehrszeichen erkennen.

Deshalb integriert das Fraunhofer IZM

optische Kameras und optische Sensoren

auf engstem Raum in einer Einheit.

Das entwickelte Modul wird in Testfahr-

zeuge eingebaut und in urbaner Umge-

bung sowie der Landwirtschaft getestet.

Fraunhofer IZM

Harald Pötter

harald.poetter@izm.fraunhofer.de

Die Anwendung von Deep Learning in

Embedded-Geräten liegt stark im Trend.

So ist eine Vielzahl an KI-Chips angekün-

digt, erste Produkte sind bereits auf dem

Markt. Sie versprechen intelligente Signal-

auswertung und Entscheidungen bei

geringen Kosten und niedrigem Strom-

verbrauch.

Bisherige neuronale Netzwerkarchitektu-

ren wie Deep Neural Networks erfordern

komplexe Rechenleistungen und verzeich-

nen einen hohen Energieverbrauch.

Neuromorphe Hardware dagegen setzt

auf massive Parallelverarbeitung und führt

Rechenvorgänge, zum Beispiel im Bereich

des maschinellen Lernens, besonders

schnell und energieeffizient aus.

Fraunhofer IIS

Alexander Jaschke

neuromorphic@iis.fraunhofer.de

Dr. Loreto Mateu

loreto.mateu@iis.fraunhofer.de

Effiziente Architekturen für neuromorphe

Hardware sind daher mit Hinblick auf

Rechenleistung, Energieverbrauch und

Chipfläche ein entscheidender Faktor für

einen breiten Einsatz neuronaler Netze in

Embedded-Produkten.

Das Fraunhofer IIS stellt verschiedene

neuromorphe Hardware-Architekturen

vor. Darunter befinden sich neuartige

Ansätze, die das menschlich arbeitende

neuronale Netz näher an den Chip

bringen.

IP-CORES FÜR KI-CHIPS

© Fraunhofer IZM / Volker_Mai © zapp2photo – stock.adobe.com

AIfES (Artificial Intelligence for Embedded

Systems) ist ein stetig wachsendes Softwa-

reframework für maschinelles Lernen auf

Mikrocontrollern. AIfES enthält aktuell ein

vollständig konfigurierbares Feedforward

Neural Network (FNN). AIfES ist vollständig

in C implementiert und verwendet aus-

schließlich Standardbibliotheken; dies er-

möglicht eine Portierung auf praktisch alle

Plattformen. Alle Algorithmen sind mög-

lichst ressourcenschonend und effizient

implementiert, um auch das Training auf

einem Microcontroller zu ermöglichen.

In der neuen Version von AIfES ist es auch

möglich Festkommaarithmetik für die

Berechnung zu nutzen; dies ist bei Mikro-

controllern ohne Gleitkommaunterstüt-

zung besonders effizient.

Mit dem Demonstrator »Embedded KI für

die Erkennung von Gesten« zeigt das

Fraunhofer IMS den Einsatz der AIfES-Bib-

liothek zur Erkennung und Bewertung von

komplexen Bewegungen. Als Sensor für

die Gestenerkennung wird ein 9-Achsen-

Orien tierungssensor genutzt, welcher ak-

tuell mit einem Cortex-M4 (STM32F303K8)

Mikrocontroller verbunden ist.

Für die komplexe Gestenerkennung wurde

am Fraunhofer IMS eine spezielle Merk-

malsextraktion entwickelt, welche die Ein-

gangsdaten stark komprimiert und so ein

besonders kleines neuronales Netz mit nur

12 Neuronen in einem Hidden Layer er-

möglicht. Als Beispielgesten wurden in die

Luft geschriebene Ziffern von 0 bis 9 ein-

trainiert, welche direkt auf dem Mikrocont-

roller klassifiziert werden. Auch weitaus

komplexere Gesten lassen sich problemlos

auf der Basis desselben Netzes trainieren.

Sobald der Mikrocontroller eine Geste

klassifiziert hat, sendet er das Ergebnis

drahtlos an einen Roboterarm, welcher

abhängig von der Geste eine vordefinierte

Bewegung ausführt.

Weitere Informationen unter: www.aifes.de

Fraunhofer IMS

Martin Bollerott

martin.bollerott@ims.fraunhofer.de

EMBEDDED-KI FÜR DIE ERKENNUNG VON GESTEN

Die AIRI5C Prozessorkerne des Fraun-

hofer IMS kombinieren die Leistungsfä-

higkeit moderner 32 Bit RISC-Prozessoren

mit optimierten KI-Beschleunigern und

robusten Security-Funktionen auf mini-

malem Raum. Die Kerne wurden speziell

für die Integration in Chips für Aufgaben

der Sensorsignalverarbeitung im industri-

ellen Umfeld entwickelt, z.B. für das In-

dustrielle Internet der Dinge. Durch die

Unterstützung des lizenzfreien und offe-

nen RISC-V Befehlssatzes können die

Kerne kostengünstig in kundenspezifische

Chips integriert werden und bieten eine

umfassende Unterstützung durch etab-

lierte Softwarewerkzeuge und eine breite

Nutzergemeinschaft.

Die Kerne zielen auf kostensensitive An-

wendungen und solche mit minimalem

Energiebudget wie z.B. in hohen Volu-

men eingesetzte drahtlos angebundene

Sensoren. Für die Entwicklungsunterstüt-

zung stellt das Fraunhofer IMS die

AIRI5C-Kerne als Softcores für gängige

FPGAs zur Verfügung und liefert mit der

AIfES-Softwarebibliothek eine optimal

auf die AIRI5C-Plattform abgestimmte

Implementierung von KI-Algorithmen.

Für die Integration in einen ASIC kann

der Kern mit zusätzlichen Koprozessoren,

analogen Frontends und Kommunikati-

onsschnittstellen kombiniert werden –

das Fraunhofer IMS stellt hierzu eine

umfangreiche Sammlung an Entwick-

lungen zur Verfügung.

Fraunhofer IMS

Martin Bollerott

martin.bollerott@ims.fraunhofer.de

AIRI5C PROZESSORKERNE MIT KI-BESCHLEUNIGER

© Fraunhofer IMS

EMBEDDED WORLD 2020, HALLE 4 STAND 460/470 EMBEDDED WORLD 2020, HALL 4 BOOTH 460/470

SENSORSYSTEME UND IOT-KOMMUNIKATIONSENSOR SYSTEMS AND IOT COMMUNICATION

1 MIOTY® Wartungsfreies LPWAN durch Energy Harvesting MIOTY® Maintenance-free LPWAN technology by energy harvesting

3 Locadis®- Präzise Lokalisierung für IoT-Netze Locadis®- Precise Positioning for IoT networks

4 IoT-basiertes Prozessmanagement / IoT based process management 5 Hardware Kryptoelemente in CMOS / Hardware crypto elements in CMOS 7 Die nächste Generation der industriellen RFID-Technologie Next-generation industrial RFID-technology

9 Struktur-integrierte drahtlose Sensortechnologie Structure integrated wireless sensor technology

10 Design-Automatisierung für Analog/Mixed-Signal und Packages Design Automation forAnalog/Mixed-Signal and Packages

12 Ultra-Low-Power-Technologie RFicient® für das Internet der Dinge Ultra-Low-Power-Technologie RFicient® for IoT

14 IC-Design / IC Design

16 Drahtloses Sensorsystem für die Überwachung von Abwasserrohrsystemen Wireless sensor system for sewage pipe monitoring

17 RF Design und Charakterisierung für High-Speed & Low-Power Systeme RF Design und Characterization for High-Speed & Low-Power Systems

AUTOMOTIVE ANWENDUNGEN/ AUTOMOTIVE APPLICATIONS

2 Hybridradio / Software Defined Radio 11 Leistungseffiziente Vernetzung im Auto für Datenraten bis 16 Gbit/s Automotive 16 Gbit/s Copper Cable Data Transmission

MEDIZINISCHE ANWENDUNGEN/MEDICAL ENGINEERING

15.1 Rapid Prototyping für In-vitro Diagnose / Rapid Prototyping for In-vitro Diagnostics

15.2 Medizinische Sensorsysteme für mobiles Monitoring und Diagnose Medical sensor systems for every day monitoring and reliable diagnosis

KI/AI

6 AIRI5C Prozessorkerne mit KI-Beschleuniger / AIRI5C AI enabled processor cores 8 Künstliche Intelligenz für eingebettete Systeme / AI for embedded systems 13 Neuromorphe Hardware: IP-Cores für KI-Chips / IP Cores for AI chips

2

5678

9

10

1112 13 14

15 16

17

34

1