{"id":151,"date":"2021-08-02T15:38:08","date_gmt":"2021-08-02T13:38:08","guid":{"rendered":"http:\/\/webin2.mikro.uni-stuttgart.de\/localserver\/ki\/?page_id=151"},"modified":"2021-08-12T10:15:41","modified_gmt":"2021-08-12T08:15:41","slug":"edge-ai","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/ki.ims-chips.de\/?page_id=151","title":{"rendered":"Edge AI"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"151\" class=\"elementor elementor-151\" data-elementor-settings=\"{&quot;ha_cmc_init_switcher&quot;:&quot;no&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3c7e1afe elementor-section-content-middle elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3c7e1afe\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;_ha_eqh_enable&quot;:false}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-wider\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-46633249\" data-id=\"46633249\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-background-overlay\"><\/div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2cf10c91 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2cf10c91\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Edge AI und Neuromorphe Hardware<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a5e7f2d elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"5a5e7f2d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-121c18eb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"121c18eb\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Geschichte der Neuronalen Netze beginnt bereits 1942 mit grundlegenden Arbeiten. Die Einf\u00fchrung eines individuellen Lernkonzeptes legte den Grundstein f\u00fcr die Entwicklung neuronaler Lernverfahren. Die ersten Neurocomputer zur einfachen Mustererkennung entstanden in den 1960er Jahren. Nach mehreren Aufs und Abs und kontinuierlicher Weiterentwicklung haben die Neuronalen Netze durch die stetig wachsende Rechenleistung in den letzten 10 Jahren einen enormen Schub erfahren und unterst\u00fctzen heute zahlreiche Anwendungen oder haben neue Anwendungen erst erm\u00f6glicht. Die heutige Produktion soll flexibel, vernetzt und nachhaltig sein. \u201eDinge\u201c sollen im Zeitalter von <strong>Industrie 4.0<\/strong> intelligent, autonom und kollaborativ die Menschen unterst\u00fctzen, Assistenzsysteme begleiten unseren Alltag. Um dieses zu leisten m\u00fcssen unterschiedliche Sensoren die Umgebung wahrnehmen und leistungsf\u00e4hige Hardware die Ergebnisse vorverarbeiten,\u00a0 bewerten und handeln. <strong>Edge AI<\/strong> wertet die Daten direkt im Endger\u00e4t durch AI-Algorithmen aus, ein Datentransfer in die Cloud ist nicht mehr notwendig. Im Idealfall enth\u00e4lt der Sensor direkt eine AI-Unterst\u00fctzung und wird damit zum intelligenten Sensor.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-22bf2a13\" data-id=\"22bf2a13\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-41c11583 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"41c11583\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" data-settings=\"{&quot;_ha_eqh_enable&quot;:false}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-59dcc13e\" data-id=\"59dcc13e\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64564175 elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"64564175\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;video_type&quot;:&quot;hosted&quot;,&quot;autoplay&quot;:&quot;yes&quot;,&quot;play_on_mobile&quot;:&quot;yes&quot;,&quot;mute&quot;:&quot;yes&quot;,&quot;loop&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-hosted-video elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t\t\t<video class=\"elementor-video\" src=\"https:\/\/ki.ims-chips.de\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/AdobeStock_321275803.mov\" autoplay=\"\" loop=\"\" muted=\"muted\" playsinline=\"\" controlsList=\"nodownload\"><\/video>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-62d08348 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"62d08348\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" data-settings=\"{&quot;_ha_eqh_enable&quot;:false}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-cac14b7\" data-id=\"cac14b7\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b8dab07 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4b8dab07\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist nun neuromorphe Hardware?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b62e7a1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3b62e7a1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Neuromorphe Hardware \u00fcbertr\u00e4gt <strong>Architekturen und Prinzipien <\/strong>der neuronalen Informationsverarbeitung im Gehirn auf (Silizium)-Chips. Die Referenz dabei ist meist das menschliche Gehirn. 100 Milliarden Nervenzellen und eine Billion Synapsen arbeiten dort dicht gepackt auf 1.3 kg \u00e4u\u00dferst effizient zusammen und das bei einem durchschnittlichen Leistungsverbrauch von 20 W. Neuromorphe Strukturen sind energieeffizient, lernf\u00e4hig und robust gegen\u00fcber St\u00f6rungen oder Ausf\u00e4llen, alles Eigenschaften, die jeder auch in einem technischen System wiederfinden m\u00f6chte.<\/p><p>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Edge AI und Neuromorphe Hardware Die Geschichte der Neuronalen Netze beginnt bereits 1942 mit grundlegenden Arbeiten. Die Einf\u00fchrung eines individuellen Lernkonzeptes legte den Grundstein f\u00fcr die Entwicklung neuronaler Lernverfahren. 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