Software-definierte Instrumentierung
Ein Gerät integriert den gesamten Messplatz
Software-definierte Messtechnik verändert den klassischen Laboraufbau grundlegend: Wo früher ein halbes Dutzend Geräte nötig waren, bündelt die Moku-Plattform alles in einem einzigen System – dank FPGAs flexibel, rekonfigurierbar und bereit für KI-gestützte Messaufgaben.
In der elektronischen Messtechnik galt lange ein einfaches Prinzip: Für jede Messaufgabe gibt es ein dediziertes Gerät. Oszilloskop, Spektrumanalysator, Arbiträrsignalgenerator, Filter, Lock-in-Verstärker, PID-Regler – das Ergebnis sind Labore voller Einzelgeräte, komplexe Verkabelungen und hohe Investitionskosten. Die Moku-Plattform verfolgt einen anderen Ansatz: softwaredefinierte Messtechnik auf FPGA-Basis. Im Gespräch erläutern wir, wie dieses Konzept den klassischen Messplatz verändert – und warum das Flaggschiff Moku:Delta dabei eine Schlüsselrolle spielt.
In vielen Laboren stehen nach wie vor Einzelgeräte für spezifische Messaufgaben. Was spricht gegen diesen bewährten Ansatz?
Grundsätzlich spricht nichts gegen hochwertige Einzelgeräte. Allerdings werden Messaufgaben immer komplexer und erfordern häufig mehrere Geräte simultan. Wer einen Regelkreis charakterisieren möchte, benötigt einen Frequenzganganalysator für die Bode-Analyse, einen Signalgenerator als Stimulus, ein Oszilloskop zur Überwachung und möglicherweise einen PID-Regler und einen Datenlogger. Jedes zusätzliche Gerät erhöht die Kosten und Komplexität durch Verkabelung, Synchronisation und Fehleranfälligkeit durch unterschiedliche Bedienkonzepte. Die externe Verkabelung zwischen Geräten verringert zudem die Signalqualität durch physikalische Rausch- und Störeinflüsse. Außerdem ist man durch die einmal erworbene Hardware in seinen Möglichkeiten fixiert. Genau hier setzt software-defined Instrumentation an.
Der Multi-Instrument-Modus ist das Herzstück der Plattform. Auf dem Moku:Delta stehen bis zu acht Instrument-Slots zur Verfügung, die simultan aus über 15 Instrumenten bestückt werden.
Diesen Gedanken gab es in Ansätzen schon früher – etwa bei Oszilloskopen mit integriertem Signalgenerator. Wie geht die Moku-Plattform darüber hinaus?
Die Idee, mehrere Funktionen in einem Gerät zu vereinen, ist nicht neu. Manche Oszilloskope bieten seit Jahren einen integrierten Funktionsgenerator für einfache Referenzmessungen. Allerdings war diese Kombination stets auf wenige, fest verdrahtete Funktionen beschränkt. Die Moku-Plattform verlagert die gesamte Signalverarbeitung auf leistungsfähige FPGAs. Im Moku:Delta kommt ein Xilinx-UltraScale+-RF-SoC zum Einsatz, der analoge Signalkonditionierung und digitale Verarbeitung auf einem Chip vereint. Der Schlüssel liegt in der partiellen Rekonfiguration: Es wird nicht das gesamte FPGA neu programmiert, wenn der Anwender das Instrument wechselt. Stattdessen werden gezielt einzelne Bereiche während der Laufzeit umkonfiguriert, ohne andere laufende Instrumente zu beeinflussen. Variable Wellenformen werden im Arbiträrgenerator (AWG) in Echtzeit erzeugt, und ein Oszilloskop lässt sich in wenigen Sekunden in einen Spektrumanalysator umwandeln, während parallel ein Lock-in-Verstärker mehrere überlagerte Signale vom selben Eingangsport durch Demodulation bei unterschiedlichen Frequenzen extrahiert. Erst die Evolution moderner FPGAs mit ausreichender Partitionierung hat diesen Parallelbetrieb möglich gemacht.
Was früher vier bis fünf separate Geräte erforderte, wird nun auf einer Plattform abgebildet. Dazu kommen neue Möglichkeiten durch das Neuronal Network Instrument.
Wie funktioniert der Multi-Instrument-Modus konkret? Und welche Vorteile ergeben sich daraus?
Der Multi-Instrument-Modus ist das Herzstück der Plattform. Auf dem Moku:Delta stehen bis zu acht Instrument-Slots zur Verfügung, die simultan aus über 15 Instrumenten bestückt werden: Oszilloskop, Spektrumanalysator, Funktionsgenerator, AWG, Lock-in-Verstärker, PID-Regler, Frequenzganganalysator, Phasenmeter, Digital Filter Box, FIR Filter Builder, Laser Lock Box, Logikanalysator und Pattern Generator, Zeit- und Frequenzanalysator, Datenlogger, Neural Network und Gigabit Streamer. Daraus ergeben sich über zwei Milliarden mögliche Konfigurationen.
Die Instrumente werden über interne, rein digitale Busse mit niedriger Latenz verbunden – ohne externe Kabel oder Adapter. Ein Signalgenerator erzeugt beispielsweise ein Stimulus-Signal, das intern an den Frequenzganganalysator und einen PID-Regler geleitet wird, während Oszilloskop und Datenlogger in Echtzeit überwachen. Was früher vier bis fünf separate Geräte erforderte, wird auf einer Plattform abgebildet.
Mit Moku Cloud Compile lässt sich zudem eigener VHDL- oder Verilog-Code über den Browser kompilieren und als Custom Instrument parallel zu Standardinstrumenten betreiben. An der Universität Münster wird so die Laser Lock Box zur Resonatorlängenstabilisierung genutzt, kombiniert mit Signalgenerator, Oszilloskop und Frequenzganganalysator auf einem einzigen Gerät. An der Humboldt-Universität Berlin setzen Forscher Digital Filter Box, Laser Lock Box, Lock-in-Verstärker und PID-Regler im Multi-Instrument-Modus für optische Uhren ein.
Die Plattform bietet auch ein Neural Network und den Gigabit Streamer. Was steckt dahinter?
Das Moku Neural Network ist das erste FPGA-basierte neuronale Netz in einer Messtechnik-Plattform. Anwender trainieren eigene Netze in Python und deployen sie auf das FPGA, wo Inferenzen in Echtzeit und mit deutlich geringerer Latenz als bei GPU- oder CPU-basierten Lösungen laufen. Anwendungen umfassen adaptives Denoising, nichtlineare Sensorkompensation und Inline-Klassifizierung. Da das Neural Network parallel zu anderen Instrumenten läuft, lässt sich eine Echtzeit-Entrauschung direkt in eine Regelschleife mit PID-Regler und Datenlogger einbinden.
Der Gigabit Streamer nutzt den 100-GbE-QSFP+-Port des Moku:Delta für Datenstreaming bis 80 Gbit/s. Diese Breitband-Funktion ist für L-Band-Direct-Injection-Tests (GNSS), RF-Spektrum-Monitoring und KI/Machine-Learning-Trainingsdatenerzeugung konzipiert. Auch das Streaming zwischen zwei Moku:Delta-Geräten zur Systemerweiterung ist möglich.
Der Ingenieur beschreibt seine Messaufgabe in natürlicher Sprache – den Rest übernimmt ein KI-Agent: Er entwirft, konfiguriert und kompiliert den HDL-Code und deployt das Ergebnis als Custom Instrument direkt auf das Moku-FPGA. Von dort aus dient es als Arbeitsgrundlage für weitere Entwicklungsschritte und Iterationen, während der Ingenieur jederzeit die volle Kontrolle behält.
Liquid Instruments – Hersteller der Moku-Plattform – arbeitet an »Generative Instrumentation«. Was dürfen Anwender erwarten?
Generative Instrumentation führt den Plattformgedanken konsequent in Richtung KI weiter. Der Ingenieur beschreibt seine Messaufgabe in natürlicher Sprache, ein KI-Agent übernimmt Design, Konfiguration und Kompilierung des HDL-Codes und deployt das Ergebnis als Custom Instrument auf das Moku-FPGA. Der Hersteller Liquid Instruments spricht bewusst von »agentischer KI«, weil das System komplexe Messkonfigurationen eigenständig plant und umsetzt. Moku AI wird hierfür zusätzlich mit dem internen Code der bereits verfügbaren Instrumente trainiert. Dadurch wird sowohl die Ergebnisqualität maximiert als auch die Effizienz durch Nutzung bestehender Funktionen gesteigert. Somit können Anwender künftig auch ohne FPGA-Programmierkenntnisse zuverlässig hochspezialisierte Instrumente erstellen. Dieses Jahr wird Moku:Delta als erste Plattform unterstützt, weitere Mokus folgen.
Maximilian Dreher ist Geschäftsführer bei SI Scientific Instruments in Gilching bei München und betreut die Moku-Plattform von Liquid Instruments für den deutschsprachigen Markt.
Für welche Anwender eignet sich die Moku-Plattform in der Praxis?
Die Plattform adressiert ein breites Spektrum – von universitärer Forschung über Halbleiter- und Quantentechnologie bis zu Luft- und Raumfahrt. Im Bereich der Halbleitertechnik eignet sich die Plattform insbesondere für AC-Performance-Tests an integrierten Schaltungen – beispielsweise die Verifikation von Gain Bandwidth Product, Total Harmonic Distortion, Slew Rate oder Signal-Rausch-Abstand bei ADCs, DACs, Operationsverstärkern, PLLs und Mixed-Signal-ICs. Das Moku:Go (30 MHz) eignet sich für die Lehre, der Moku:Lab (300 MHz) für Forschungslabore, der Moku:Pro (600 MHz, vier simultane Instrumente) für anspruchsvolle Forschung und Entwicklung. Das Moku:Delta mit 2 GHz Bandbreite (6-GHz-Modus), acht Analogein- und Ausgangskanälenkanälen bei 5 GSa/s bzw. 10 GSa/s, 32 digitalen I/Os und unter 10 nV/√Hz Eingangsrauschen bietet maximale Leistung in einer 2U-Einheit. Allen Plattformen ist gemeinsam: Über Software-Updates kommen kontinuierlich neue Instrumente und Funktionen hinzu. Die Bedienung erfolgt über die einheitliche MokuOS-Oberfläche auf Windows, macOS oder iPad; die Automatisierung über Python, MATLAB und LabVIEW sichert die Integration in bestehende Workflows.