Eine SDK für die Edge
Machine Learning auf der Edge klingt gut, ist aber eine Herausforderung für viele Unternehmen. Jon Linden von Ekkono AI aus Schweden will den Ansatz vereinfachen. Im „Industrial AI Podcast“ erklärt der Gründer und CEO seine Lösung. Die Idee zur gemeinsamen Folge kam von Lamin Ben-Hamdane von Infineon, der vor einigen Wochen Gast war und von der Lösung aus Schweden schwärmte.
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Die Schweden haben ein Software Development Kit entwickelt, das den Entwicklern dabei hilft, maschinelles Lernen schnell und einfach in vernetzte Geräte einzubauen, um diese bewusst, selbstlernend und vorausschauend zu machen. Kunden sind unter anderem Volvo, Siemens oder ABB.
Die Hauptfunktionalität konzentriert sich auf Streaming-Analysen auf der Grundlage von Sensordaten in Kombination mit On-Device-Lernen. Durch eine integrierte Vorverarbeitungspipeline ist die Ausführung eines Modells auf einem Gerät mit einer der Laufzeiten einfach und erfordert nur 5 bis 15 Zeilen Code, unabhängig vom Modell oder dem Umfang der Vorverarbeitung, verspricht Linden im Gespräch.
Der USP des Ansatzes ist die Fähigkeit, inkrementelles Lernen auf strömenden Sensordaten durchzuführen - direkt auf dem Gerät, versichert Linden.
Das bedeutet:
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