Analog Devices, Arrow und Knowtion Offene Plattform bringt Maschine Learning in die Edge

Bringen Machine-Learning und KI in die Edge und erstellen ein robustes und zuverlässiges Netzwerk von intelligenten Sensoren: Vesa Klumpp, Knowtion, Dzianis Lukashevich, ADI, und Dr. Felix Sawo, Knowtion.

Analog Devices, Arrow und Knowtion haben die offene, lernfähige Embedded-Plattform iCOMOX entwickelt, die Maschine Leraning und KI in die Produktion bringt.

Erstens arbeitet die iCOMOX auf Basis statistischer Verfahren, um Machine-Learning zu realisieren, zweitens kann ein künstliches neuronales Netz auf Basis des Applikationsprozessors die Box lernfähig machen.

»Was die Anwender etwa aus dem Maschinenbau oder Systemintegratoren mit der iCOMOX genau machen wollen, das können sie selber definieren«, sagt Dzianis Lukashevich, Business Solutions Director von Analog Devices (ADI). »So haben sie die Möglichkeit, die eingebettete Intelligenz in die Edge-Geräte nach ihren Vorstellungen und Bedürfnissen zu integrieren Durch eine intelligente Signalverarbeitung in der iCOMOX wird Big Data zu Smart Data.« Die Abkürzung iCOMOX steht für „Intelligent Condition Monitoring Box“, die Arrow als offene Entwicklungsplattform für Condition-Based Monitoring (CBM) vertreibt.

ADI wollte an diesem Beispiel mehreres zeigen: Wie sich verschiedene Sensoren zusammen nutzen lassen, um die Daten besser zu analysieren, als es mithilfe eines jeden einzelnen möglich wäre, also um aufzuzeigen, was Sensorfusion in der Praxis wirklich bringt. Außerdem wollen die beteiligten Partner den Anwendern ermöglichen, KI in den Edge-Geräte anzuwenden – und zwar ohne dass sie sich an ein bestimmtes System binden müssen, sondern das sie selber auf ihre jeweiligen Bedürfnisse zuschneiden können.

Dabei arbeiten in der Box die Sensoren verschiedener Hersteller, beispielsweise der Magnetfeldsensor BMM150 von Bosch und das MEMS-Mikrofon IM69D130 von Infineon. Der Applikationsprozessor ist ein ARM Cortex-M4F mit geringer Leistungsaufnahme. Von ADI kommen ein Low-Noise-MEMS-Sensor (ADXL356), ein Temperatursensor (ADT7410) und die Kommunikationseinheit (LTC5800-IPM). Zusätzlich sorgt der Low-Power-Low-g-Sensor ADXL362 für Energieeinsparungen auf Systemebene.

Im Vordergrund stand dabei, ein System zu entwickeln, das eine hohe Datenübertragungssicherheit bietet, vor allem aber wenig Leistung aufnimmt. Grundsätzlich ließen sich damit auch andere Geräte als nur Elektromotoren überwachen. Elektromotoren oder auch Getriebe sind aber zunächst ein gutes Beispiel dafür, was die Boxen zu leisten vermögen.

Die Anwender könnten damit vor allem ausprobieren, was sie mit KI- und Machine-Learning direkt vor Ort tun können. »Wir bringen Machine-Learning und KI in die Edge und erstellen ein robustes und zuverlässiges Netzwerk von intelligenten Sensoren«, sagt Dzianis Lukashevich, Business Solutions Director von ADI. Das geschieht in Kooperation mit mehreren Firmen: Die Entwicklung hat gemeinsam mit Arrow stattgefunden, das Design und die Fertigung der Box übernimmt Shiratech. Die Software, die ein neuronales Netz auf den Applikationsprozessor im System abbildet, stammt von der in Karlsruhe ansässigen Knowtion.