MathWorks tritt Edge AI Foundation bei Zusammenarbeit treibt Embedded-KI für technische Systeme voran

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Die Kooperation unterstützt Ingenieure bei der Entwicklung von KI-Modellen in Matlab und PyTorch, der Integration in Systemsimulationen und der Bereitstellung von Embedded-KI-Lösungen.

MathWorks, Entwickler mathematischer Software für den Entwurf technischer Systeme, tritt der Edge AI Foundation bei, einer Organisation zur Förderung energieeffizienter KI-Technologien für Edge-Geräte. Durch die Zusammenarbeit mit dem globalen Netzwerk der Organisation will MathWorks Ingenieure dabei unterstützen, seine Softwareplattformen Matlab und Simulink zu nutzen, um KI-Modelle zu trainieren, zu integrieren und auf Embedded-Geräten bereitzustellen sowie deren Leistung durch Systemsimulationen zu validieren. „Der Beitritt von MathWorks zur Edge AI Foundation stärkt unsere gemeinsame Mission, Edge-KI zugänglicher zu machen“, sagte Pete Bernard, Executive Director der Edge AI Foundation. „Als anerkannter Marktführer im Bereich Embedded-KI für technische Systeme bringt MathWorks bewährte Fähigkeiten in der Integration von KI-Modellen, der Systemsimulation und der optimierten Codegenerierung mit. Diese Beiträge werden für unsere Community von unschätzbarem Wert sein, während wir gemeinsam daran arbeiten, Fortschritte im Bereich Edge-KI zu beschleunigen.“

Durchgängiger Workflow für Embedded-KI

Matlab und Simulink bieten einen durchgängigen Workflow für Embedded-KI, der es Ingenieuren ermöglicht, KI-Modelle effizient zu trainieren, zu integrieren und bereitzustellen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören Systemsimulationen zur Validierung des Verhaltens vor der Bereitstellung, Multi-Target-Deployment von optimiertem C/C++-, CUDA- und HDL-Code aus demselben Simulink-Modell sowie Komprimierungstechniken für ressourcenbeschränkte Geräte. Der Workflow unterstützt außerdem Verifikation und Validierung (V&V) für sicherheits- und missionskritische Systeme, die Integration mehrerer Frameworks mit Matlab, PyTorch, TensorFlow, ONNX und XGBoost sowie Low-Code-Apps, mit denen Ingenieure KI-Modelle auch ohne tiefgehende KI-Expertise trainieren können.

Die Software von MathWorks ermöglicht Ingenieuren in verschiedenen Branchen die Entwicklung und Erprobung von Embedded-KI-Anwendungen. In der Automobilindustrie nutzen Ingenieure Matlab und Simulink zur Erstellung virtueller Sensoren – beispielsweise zur Schätzung des Batterieladezustands oder der Motortemperatur – und setzen diese auf Mikrocontrollern ein, um Echtzeitleistung in ressourcenbeschränkten Umgebungen zu gewährleisten.

Predictive Maintenance und Qualitätskontrolle in der Luft- und Raumfahrt

In der Luft- und Raumfahrt entwickeln Teams Anomalie-Erkennungs- und Predictive-Maintenance-Algorithmen, die auf FPGAs bereitgestellt werden können, um strenge Latenz- und Sicherheitsanforderungen in flugkritischen Systemen zu erfüllen. In der industriellen Automatisierung verwenden Ingenieure Matlab und Simulink zur Entwicklung von Fehlererkennungsalgorithmen für visuelle Inspektionsanwendungen, die auf Embedded-GPUs eingesetzt werden, um eine schnelle und präzise Qualitätskontrolle sicherzustellen.

„Der Beitritt zur Edge AI Foundation ist eine natürliche Erweiterung unseres Engagements, Ingenieure und Wissenschaftler bei Innovationen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Edge Computing zu unterstützen“, sagte Lucas Garcia, Product Manager AI bei MathWorks.

KI-Modelle durch vollständige Systemsimulation validieren

„Unser Workflow ermöglicht es Teams, in Matlab und PyTorch entwickelte KI-Modelle durch vollständige Systemsimulation zu validieren, sie für begrenzte Rechen- und Speicherressourcen zu optimieren und auf einer Vielzahl von Embedded-Hardwareplattformen bereitzustellen. Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit mit der Foundation und ihren Mitgliedern, um die Entwicklung zuverlässiger und effizienter KI-Lösungen voranzutreiben, die reale Herausforderungen lösen.“

Ingenieure, die mehr darüber erfahren wollen, wie sie Matlab und Simulink zur Entwicklung, Simulation, zum Testen, zur Verifikation und zur Bereitstellung von KI-Algorithmen einsetzen können, die die Leistung und Funktionalität komplexer Embedded-Systeme verbessern, können sich hier informieren: https://de.mathworks.com/solutions/embedded-ai.html?requestedDomain=.

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