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Sensorenahe KI nennen die Forscher des IMS das System. Entgegen dem allgemeinen Trend zum Cloud Computing soll es Machine Learning auf Microcontrollern ermöglichen. Die Geräte lassen sich mit zusätzlichen Funktionen ausstatten, ohne dass Hardware Änderungen notwendig sind. Da keine sensiblen Daten das System verlassen, gestaltet sich der Datenschutz deutlich einfacher. Die zu übertragenden Datenmengen können auf ein Mindestmaß reduziert werden.

Mit der Artificial Intelligence for Embedded Systems , kurz AIfES, steht ein voll konfigurierbares neuronales Netz auf Microcontrollern zur Verfügung. Im Fokus steht eine sogenannte Mikrointelligenz, um Mensch-Technik-Interaktionen zu verbessern. Weitere Einsatzgebiete sind Messtechnik, Industrie 4.0 und Hardwarebeschleuniger. Über eine Machine Learning Bibliothek lassen sich selbstlernende Kleinelektroniken realisieren, die komplett ohne Cloud-Anbindung oder Unterstützung durch leistungsfähigere Computer auskommen. Die Bibliothek wurde in der Programmiersprache C entwickelt und kann so auch problemlos für andere Plattformen wie PC, Raspberry Pi und Android genutzt werden. Das neuronale Netz der KI funktioniert zudem für Deep Learning. Durch eine Reduktion auf das Minimum wurde der Quellcode speziell für eingebettete Systeme optimiert.