Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS

embedded world 2024

Messe Nürnberg / 09. April 2024 - 11. April 2024

embedded world 2024

intelligent.efficient.connected #WeKnowSolutions

Halle 4-422

Wir zeigen auf dem Fraunhofer-Gemeinschaftsstand neue Entwicklungen, Lösungen und Projekte aus den Themenfeldern

Edge AI
Efficient Sensor Communication
Sensor Technologies

Wir freuen uns auf Ihr Interesse.

Sie finden uns in Halle 4 Stand 422.

Unsere Highlights auf der embeddedworld 2024

Edge AI Inferenz

Unsere embeddif.[ai] Technologie ermöglicht die Ausführung von KI-Modellen auf eingebetteten Sensormodulen für Vibrations-, Sprach- und Audioanalyse ohne Cloud-Verbindung. Durch die ressourceneffiziente Inferenz von embeddif.[ai] können KI-Anwendungen direkt auf der Hardware von Sensormodule ausgeführt werden. Dies ermöglicht die Identifizierung und Analyse von Sensorsignalen mit niedrigem Energie-verbrauch im mW-Bereich auf kommerziellen Mikrocontrollern.

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On-Device Training

Mit unseren embeddif.[ai]-Produkten können Sie echte selbstlernende IoT-Systeme realisieren. Das Training von KI-Modellen findet direkt am Sensor statt, sodass keine Cloudkommunikation mehr erforderlich ist. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für selbstlernende KI-Anwendungen im IoT-Bereich. Unsere hardwareoptimierten Trainingsverfahren ermöglichen es sogar, CNNs auf eingebetteten Systemen ressourcen-sparend zu trainieren. Damit sind autarke Computer Vision Anwendungen problemlos umsetzbar.

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Extreme Edge Computing

Geringe Latenz, hoher Datendurchsatz und absolute Datenhoheit – das sind die Vorteile, wenn KI-Inferenzen direkt auf Endgeräten verarbeitet werden. Nur: Rechenleistung und Speicherkapazität sind dort oft begrenzt. Mit unserem innovativen Ansatz werden deshalb neuronale Netze selbstreguliert auf mehreren IoT-Geräten ausgeführt. Unser Demonstrator visualisiert die Datenübertragung und zeigt, wie Ihre eigene Handschrift in einem verteilten Rechenprozess verarbeitet wird.

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Neuromorphic Computing for Edge AI

Anwendungen des maschinellen Lernens in eingebetteten Geräten sind ein stark aufkommender Trend. Eine große Anzahl von KI-Chips wurde angekündigt, die ersten Produkte für eingebettete KI sind auf dem Markt. Aktuelle neuronale Netzwerkarchitekturen wie tiefe neuronale Netze erfordern eine hohe Rechenkomplexität und einen hohen Stromverbrauch. Neuromorphe Hardware hingegen setzt auf massive Parallelverarbeitung und führt Berechnungen, z. B. für maschinelles Lernen, schneller und mit weniger Strom aus. Effiziente Architekturen für neuromorphe Hardware in Bezug auf Rechenleistung, Stromverbrauch und Chipfläche sind daher ein Schlüsselelement für einen breiten Einsatz neuronaler Netze in eingebetteten Geräten.

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JPEG XS SDK (Software Development Kit)

Der JPEG XS Codec eignet sich für alle IP-basierten Videodaten-Transfers wie IPMX und ST2110-22. Er ermöglicht die Übertragung hochaufgelöster Videodaten über Standard Ethernet mit ultra-geringer Latenz (< 1 Frame). Dank des begleitendenden SDK Application Support Package ist er einfach für CPU-, GPU- und FPGA-basierte Anwendungen und Nvidia Jetson einsetzbar. Der SDK ist in Lizenz für kleinere und größere Stückzahlen erhältlich.

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Energieautarke IoT-Sensoren und Energy Harvesting

Mit Energy-Harvesting-Technologien gewinnen wir Strom aus kleinsten Lichtmengen, geringfügigen Temperaturunterschieden oder kaum spürbaren Vibrationen und betreiben IoT-Sensoren energieautark. Neu ist ein Energievorhersage-Algorithmus, der aus aufgezeichneten Energieertragsdaten eines Energy Harvesters abschätzt, wie der zukünftige Ertrag aussehen wird.

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Class B und C: Neue Features für drahtloses mioty®-LPWAN

Mit der neuen Class B können auch Steuerbefehle von einer Basisstation an die Geräte gesendet werden. Durch Broadcastfeatures erfolgt die Steuerung aller Aktuatoren per Downlink oder durch Multicast in einer Gruppe von Aktuatoren. Class C ermöglicht die sofortige Downlink-Kommunikation für eine schnelle Aktivierung, demonstriert an einer drahtlosen Lichtsteuerung.

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RFicient® Ultra-low-power Wake-Up-receiver

Die energieeffiziente RFicient®-Funkempfängertechnologie mit einer Stromaufnahme von weniger als 3 µA kann Funktelegramme in drei lizenzfreien Frequenzbändern gleichzeitig und unabhängig voneinander empfangen. Damit sind Ortungssysteme zur Lokalisierung von Objekten in Lagerhallen möglich, aber auch weltweite mobile Anwendungen, wie z.B. die Containerverfolgung ohne manuelle Frequenzumschaltung. RFicient® eignet sich auch für die Gebäudeautomation, intelligente Beleuchtung, elektronische Regaletiketten, Fernwartung und -steuerung sowie drahtlose Sensornetzwerke im Allgemeinen. Mit sehr kleinen Batterien und Solarzellen oder mit Energy Harvesting ist ein jahrelanger wartungsfreier Betrieb möglich.

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IC-Design

Als eine der führenden IC-Design-Einrichtungen in Europa entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen für die sich ständig weiterentwickelnden Anforderungen industrieller Anwendungen. Da wir technologie- und herstellerunabhängig arbeiten, sind wir in der Lage, unseren Kunden optimale Lösungen zu bieten. Unser Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Mixed-Signal-ASICs, intelligenten integrierten Sensorsystemen sowie auf Designlösungen für immer komplexere elektronische Systeme. Ob für Industrie-, Kommunikations-, Automobil- oder andere Anwendungen, wir sind Ihr Partner von der Idee bis zur Serienreife.

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Messe Nürnberg / 09. April 2024 - 11. April 2024

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Sie finden uns in Halle 4 Stand 422.

Fraunhofer Trend and Technologies for ew24

Unsere Highlights auf der embeddedworld 2024

Edge AI Inferenz

On-Device Training

Extreme Edge Computing

Neuromorphic Computing for Edge AI

JPEG XS SDK (Software Development Kit)

Energieautarke IoT-Sensoren und Energy Harvesting

Class B und C: Neue Features für drahtloses mioty®-LPWAN

RFicient® Ultra-low-power Wake-Up-receiver

IC-Design

Contact Press / Media

Angela Raguse