NeMoH
In NeMoH wurden die Themenbereiche integrationsgerechte, neuromorphe Hard- und Software, die Generierung von Trainingsdaten, das Aufstellen von Entwurfsrichtlinien für Netzwerklassen und Hardwareeffizienz aufgegriffen. Die Basis bildet ein modular aufgebauter AI-Beschleuniger. Je nach geforderter Leistungsfähigkeit kann der Beschleuniger, ähnlich einem Baukasten, konfektioniert werden.
Für den Nachweis der Machbarkeit wurde eine Zustandsüberwachung von Magnetventilen der Firma Staiger GmbH & Co. KG aus Erligheim gewählt. Bei den Magnetventilen handelt es sich um kleine, schnell schaltende Ventile, die ein flüssiges/festes Medium kontrolliert steuern können. Für die Zustandsüberwachung wurde ihre Stromkennlinie bezüglich der Ein- und Ausschaltcharakteristik ausgewertet. Dieses Vorgehen hat den Vorteil, dass es sich um ein nicht-invasives Verfahren handelt, d. h. es muss nicht in den Aufbau des Ventils eingegriffen werden.
![](https://ki.ims-chips.de/wp-content/uploads/2021/08/AdobeStock_206119643-1024x582-1.jpeg)
Thematisch lässt sich NeMoH in die Bereiche Datenerfassung, Architekturkonzept und Demonstrator unterteilen.
Datenerfassung
Grundlage des maschinellen Lernens sind Daten. Um schnell und effektiv Daten generieren zu können wurde ein 8-Kanal Datenerfassungsmodul entwickelt. Mit diesem Modul können Sensoren über eine Software gesteuert werden, sodass jeweils Strom- und Spannungswerte aufgenommen werden können. Zusätzlich kann das Messmodul weitere physikalische Daten wie Temperatur oder Beschleunigungswerte protokollieren. Die Plattform ist weitgehend generisch und nicht auf eine bestimmte Anwendung begrenzt.