Microsoft Künstliche Intelligenz für Arduino und Raspberry Pi

Microsoft stellt auf GitHub Open-Source-Tools für die Maker-Boards bereit, mit denen sie für Machine Learning genutzt werden können.

Forscher der Microsoft Research Labs entwickeln derzeit Machine-Learning-Dienste für Kleinstcomputer wie Raspberry Pi oder Arduino. Damit soll künstliche Intelligenz (KI) auch für »Edge Devices«, also autonome Geräte, nutzbar werden. Die erste Preview der Software ist ab sofort auf GitHub verfügbar. Mit dem neuen Open-Source-Angebot will Microsofts künstliche Intelligenz »demokratisieren« – sprich: für viele Menschen nutzbar machen. Hauptmotivation ist jedoch die Standardisierung von Protokollen und Schnittstellen für autonome Geräte im Sinne Microsofts.

»Mittels der Software können wir zum Beispiel Kleidung, Haushaltsgeräte, Autos oder medizinische Geräte mit Intelligenz ausstatten«, erklärt Peter Jaeger, Senior Director Developer Experience and Evangelism (DX), Microsoft Deutschland. »Damit lösen wir eine ganze Reihe von Herausforderungen im Internet der Dinge, wie eingeschränkte Bandbreiten und zu lange Latenzzeiten. Auch der Energieverbrauch sinkt, da die Kommunikation mit dem Rechenzentrum wegfällt und die Daten in den Geräten verbleiben und dort verarbeitet werden.«

Keine Cloud-Anbindung notwendig

Tatsächlich nutzt die »Embedded Learning Library« nicht die Dienste in der Azure Cloud, sondern die Algorithmen laufen lokal auf den Kleincomputern. Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer permanenten Cloud-Anbindung.

Was die konkreten Einsatzszenarien für Machine Learning angeht, sieht das Microsoft-Forscherteam aus den USA und Indien ganz verschiedene Szenarien: von intelligenten Bodenbefeuchtern in der Landwirtschaft bis hin zu Gehirnimplantaten, die Menschen vor epileptischen Anfällen warnen. Das Microsoft-Research-Team arbeitet auch an Anwendungen, mit denen die Entwicklung von KI-Lösungen für Entwickler vereinfacht wird – vom Sammeln und Aufbereiten von Daten über Trainingsmodelle für Machine Learning bis hin zur Möglichkeit, diese Anwendungen auf beliebigen Geräten auszurollen. Die vereinfachte Nutzung von KI-Technologien ist ein weiterer Schritt auf dem Weg, KI zu demokratisieren und möglichst vielen Menschen weltweit die Teilhabe zu ermöglichen.