Starke KI auf kleinen Rechnern

Der Einsatz von selbst­ler­nen­den Algo­rith­men auch auf kleinen und kleinsten Rechnern ist das Ziel einer For­schungs­grup­pe am Materials Center Leoben (MCL). Ein­satz­ge­biet ist die Zustands­über­wa­chung (Condition Moni­to­ring) von Pro­duk­ti­ons­ab­läu­fen, Bauteilen und Maschinen.

Es geht um eine KI, die auch auf Mikro­con­trol­lern, wie sie zum Beispiel in Smart­wat­ches verbaut sind, läuft“, schildert Manfred Mücke, Group Leader Embedded Computing am MCL. Beim Condition Moni­to­ring wird die Pro­duk­ti­on ebenso überwacht wie die Qualität des Produktes. Damit ist das Moni­to­ring aber noch nicht zu Ende, erklärt Mücke: „Das Produkt – zum Beispiel ein Auto, ein Zug oder ein Flugzeug – wird auch während des Gebrauchs ständig über Sensoren kon­trol­liert.“
Das MCL sieht sich bei der Ent­wick­lung der „Schmal­spur-KI“ als Unter­stüt­zer der Industrie. „Wir erfor­schen, wo der Punkt ist, an dem ein Algo­rith­mus gerade noch funk­tio­niert. In der Industrie muss das vorher geklärt werden, wir haben uns gefragt, wie wir das mit weniger Aufwand schaffen können.“

Das geschehe durch den Einsatz auto­ma­ti­scher Code­ge­nerie­rung, sagt der Wis­sen­schaft­ler. „Das sind Programme, mit denen man z.B. ein gewünsch­tes neu­ro­na­les Netz sehr kompakt beschrei­ben kann. Das funk­tio­niert schon mit zwei Code­zei­len. Aber dann erhalte ich etwas, was viel­leicht nicht sehr schnell aus­ge­führt werden kann. Es ist so, als ob man sich von Alexa die Bestel­lung einer schwarzen Limousine wünscht. Man würde wohl einen schwarzen Wagen erhalten. Aber ob dieser mit Benzin, Diesel oder Strom fährt, wäre Zufall.“

An diesem Punkt setzt das Team an und bietet die Mög­lich­keit schnell nach­zu­bes­sern.“ Wir haben eine Brücke von den High-Level-Beschrei­bun­gen zu der tat­säch­li­chen Aus­füh­rung auf ver­schie­de­nen Mikro­con­trol­lern geschla­gen. Dadurch können wir die Aus­füh­rungs­zeit einer Variante ausmessen. Erfüllt sie nicht die Anfor­de­run­gen, kann die Netz­werk­spe­zi­fi­ka­ti­on ziel­ge­rich­tet nach­ge­bes­sert werden. Wir können in Stunden oder Tagen erreichen, was bisher Wochen oder Monate dauerte.“

Ein weiterer Vorteil der auto­ma­ti­schen Code­ge­nerie­rung: Das Moni­to­ring­sys­tem funk­tio­nie­re von Anfang an. „Dann verändern und opti­mie­ren wir die Aus­füh­rungs­ei­gen­schaf­ten. Aber wir bleiben von Beginn an bei etwas, das läuft.“

Konkrete Anwen­dun­gen gibt es bereits, berichtet Mücke. Dazu zählen Hoch­ge­schwin­dig­keits­wei­chen ebenso wie LEDs. Und schließ­lich kommt das Condition Moni­to­ring sogar bei den riesigen Rotor­blät­tern von Wind­rä­dern in luftiger Höhe zum Einsatz.

För­der­ge­ber: MCL als Träger des Kom­pe­tenz­zen­trums IC-MPPE wird von den Bun­des­mi­nis­te­ri­en BMK und BMDW sowie von den Bun­des­län­dern Stei­er­mark, Ober­ös­ter­reich und Tirol – im Rahmen von COMET (Com­pe­tence Centers for Excellent Tech­no­lo­gies) – gefördert. Die COMET-Förderung wird von der FFG abge­wi­ckelt.

Kontakt:
mbcm@mcl.at
www.mcl.at

Foto: Manfred Mücke forscht am Materials Center Leoben.

Foto­credit: MCL

„Science“ wird mit finan­zi­el­ler Unter­stüt­zung in völliger Unab­hän­gig­keit unter der redak­tio­nel­len Leitung von Andreas Kolb gestaltet.

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