Automotive
Imaging
Medical
Industrial
  • Künstliche Intelligenz

Alle Schritte der KI-Entwicklung abgedeckt

KI-Modell-Design • Anwendungsentwicklung • Systemimplementierung

Solectrix kann alle Schritte des KI-Entwicklungsprozesses für Sie übernehmen oder unterstützend agieren. Vom Aufsetzen einer Prototypen-KI für smarte Datenerfassung über die Leitung des maschinellen Lernens bis hin zur letztendlichen Kompilierung des optimierten KI-Modells auf ein FPGA, der Erstellung einer ergänzenden Embedded-Anwendung oder sogar des gesamten Embedded-Systems – wir sind hier, um Ihnen bei jedem Schritt zu helfen!

KI-getriebene Anwendungen

KI-Technologie prägt schon jetzt diverse Märkte, in denen wir von Solectrix agieren. Ein Beispiel sind Fahrerassistenzsysteme.

Bei solchen Anwendungen können auf neuronalen Netzen basierende Methoden des maschinellen Lernens, bekannt als „Deep Learning“, eingesetzt werden, um eine KI zu trainieren, die zuverlässig Fußgänger, Fahrräder, Autos oder Straßenschilder in komplexen Verkehrssituationen erkennt. Solch eine KI kann implementiert werden in Edge-Devices in PKWs oder als Teil eines Abbiegeassistenten in LKWs und Busen.

Bildverarbeitung und -Analyse

Die Welt durch die Augen einer KI

Ein digitales Auge fängt eine Verkehrsszene ein und schickt die Daten an eine intelligente Kontrolleinheit – das „Hirn“. Das Hirn verarbeitet und interpretiert die Daten und generiert daraufhin ein virtuelles Bild der Umgebung mit klassifizierten Objekten. Das so gewonnene Wissen kann verwendet werden, um den Fahrer auf kritische Situationen hinzuweisen, oder als Informationsquelle für die Routenfindung eines autonom fahrenden Autos genutzt werden.

Maschinelles Lernen

Wie es funktioniert: Der KI beibringen, worauf sie in einem Bild achten muss

Dieses Niveau an Bilderkennung wird erreicht durch komplexe neuronale Netze. Der Prozess des maschinellen Lernens, der beim Entwickeln solch einer KI zum Einsatz kommt, benötigt Datenbanken mit Millionen an gekennzeichneten Bildern, anhand derer das KI-Modell herausfindet, was ein Auto von einem Bus unterscheidet, oder ein Kind von einem Hund. Mit der Zeit lernt das KI-Modell, welche Bildcharakteristiken mit einem bestimmten Objekttyp verknüpft sind, so dass am Ende der bestmögliche Satz an Transferfunktionen für die neuronalen Netze der Zielanwendung übrig bleibt.

Technologie

Implementieren einer KI in einem Embedded-Projekt

Unsere bevorzugten FPGA Plattformen
Das Herz unserer KI-getriebenen Systeme ist normalerweise ein leistungsstarkes System-on-a-Chip (SoC) von Xilinx. Dies sind die Chips unserer Wahl:

  • Xilinx Zynq-7000 SoC
  • Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC

Sowohl die Zynq-7000- als auch die UltraScale+-MPSoC-Serie kombinieren ARM-CPUs mit programmierbarer Logik – sie sind Systemkerne mit einem eingebauten FPGA!

Im FPGA implementierte Funktionen
Die FPGA-Komponente des SoC übernimmt die folgenden Aufgaben:

  • Bildsignalverarbeitung

    Dies umfasst die Verarbeitung der Daten von Bildsensoren in hochwertiges WDR- oder HDR-Material. Sensor-Fusion mit anderen Sensortechnologien ist ebenfalls möglich.

  • Sicherheit

    Zuverlässigkeit garantiert durch Selbstüberwachungsroutinen.

  • I/O

    Abwicklung der Kommunikation mit Systemkomponenten, Standard-Schnittstellen, High-Speed-Speicher usw.

  • KI

    Ein IP-Core wird verwendet als Beschleuniger für die Inferenz von neuronalen Netzen.

Unser Dienstleistungs­spektrum

Solectrix kann alle Schritte des KI-Entwicklungsprozesses übernehmen oder Sie dabei unterstützen.

  • Projektidee

    Definition der Applikation

  • Prototypische KI für smarte Datenerfassung aufsetzen

    Prototypische Implementierung eines Kamerasystems zur Aufzeichnung von Trainingsdatenmaterial

  • Bild-Klassifikation und Datenkennzeichnung

    Annotation des aufgezeichneten Materials (Markieren der Objektklassen und Bildbereiche)

  • Angepasste Modell-Architektur & CNN-Training auf Nvidia

    Aufsetzen einer Trainingssession

  • Pruning, Optimieren und Quantisieren

    Optimierung des Modells zur Reduktion von Rechenschritten

  • Modell für Inferenz einsetzen

    Finales Modell nach dem Training

  • Kompilierung auf Zielplattform

    Über den Xilinx-Workflow

  • Schaffen einer Embedded-Vision-Applikation

    Entwicklung der Detektor-Applikation

  • Deployment auf Low-Power-Geräten

    Bis zur Produktreife auf einem Embedded-System

AI Ecosystem

Das „AI Ecosystem“ von Solectrix ist eine eigene Entwicklungsplattform für neuronale Netze, ein Werkzeugsatz zum Trainieren eines Deep-Learning-Modells. Seine Hauptbereiche sind:

  • Modell-Design

    Hier wird die Struktur des neuronalen Netzes definiert. In der Regel eine iterative Entwicklung.

  • Datensätze

    Einbeziehung von Bilddaten in den Trainingsprozess. Frei verfügbare Bilddatenbanken oder vom Kunden über ihre eigene Kamerahardware selbst erfasste Bilddaten, gekennzeichnet je nach Inhalt und aufgeteilt in Trainings-Datensatz, Validierungs-Datensatz und Pruning-Datensatz

  • Trainings-Session

    Zur Durchführung des eigentlichen Anlernens der Netzwerkparameter

  • Überwachung

    Der Trainingsprozess wird beobachtet, wobei statistische Informationen entstehen, die den Entwicklungsprozess des Trainings und seine Genauigkeit abbilden.

  • Modell-Pruning

    Hier wird das trainierte Netz vereinfacht/getrimmt, sodass ohne Verlust an Genauigkeit eine Reduzierung der Berechnungen erreicht wird.

  • Modell-Einsatz

    Finales „Ausschneiden“ und Vereinfachung des Modells auf relevante Rechenschritte für die spätere Inferenz, sprich: die Durchführung der Objekterkennung in der finalen Kameraapplikation.