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Embedded Trends 2019
Dezember 16, 2019 in Embedded von Flavio Stiffan
Flavio Stiffan

Embedded Intelligence am “Edge”:

Wegen der immer größer werdenden Anzahl und Komplexität Cloud-basiserter Applikationen wird die Entscheidung zwischen „lokal“ und Cloud immer wichtiger. Vor allem für Applikationen die auf lokalen Sensordaten beruhen (z.B. Robotik, industrielle Prozesssteuerung und irgendwann auch autonome Fahrzeuge) ist es unabdingbar, Entscheidungen schnell zu fällen. Die Auswirkungen durch die Entscheidungsverzögerung bei der Cloud, in Kombination mit der Auswirkung auf Bandbreite und Stromverbrauch, sind einfach zu groß. Deshalb nimmt der Bedarf an eigenständiger „Intelligenz am ‚Edge‘“, also am Rand des Netzwerkes, zu.

Die Ausbreitung von KI

KI taucht überall auf und konfrontiert uns tagtäglich. Mit zunehmender Zahl verbundener Applikationen steigt aber auch die Menge an Daten, die diese Systeme erzeugen. Zum Beispiel Gesichtserkennung im Einzelhandel: Welches Geschlecht hat der Kunde? In welcher Altersgruppe ist er? Welche Informationen könnte ihn interessieren? Überall wo große Datensätze vorhanden sind, kann künstliche Intelligenz darauf programmiert werden, die Analyse und die Entscheidung zu übernehmen. Und die Applikationen sind vielfältig: Von Einzelhandel und Industrie bis hin zu Medizin und Sicherheit. Hersteller wie Intel haben diese Expansion an künstlicher Intelligenz erkannt, das Unternehmen bietet mit dem NCS2 eine günstige Plattform zur schnellen Prototypenerstellung von KI-Applikationen. https://www.mouser.com/new/intel/intel-neural-compute-stick-2/

Vereinfachung der Cloud-Konnektivität

Hersteller haben die zunehmende Bedeutung der Cloud-Anbindung in vielen Anwendungen erkannt und schaffen innovative Möglichkeiten, Ingenieure bei der Implementierung zu unterstützen. Nicht nur in Bezug auf einfachere Anschlussmöglichkeiten sondern auch bezüglich Sicherheit. Ein sehr gutes Beispiel für diese Innovationen ist Microchips AVR-IoT Development Board: https://www.mouser.com/new/microchip/microchip-ac164160-avr-iot-eval-board/.

Neue Prozessorplattformen

KI findet sich immer öfter in Mainstream-Applikationen, was den Bedarf an Rechenplattformen erhöht, die sowohl die KI-Engine als auch die Benutzeranwendung ausführen können. Ein heterogenes Bauteil, etwa aus NXPs Produktfamilie i.MX 7  kann komplexe Applikationen bei minimalem Stromverbrauch ablaufen lassen. Auf der anderen Seite verspricht die kontinuierliche Entwicklung der offenen RISC-V-Architektur aufregende neue Soft- und Hardwarestandards.

Sicherheit

Sicherheit ist und bleibt ein Dauerbrenner. Je mehr anschlussfähige Geräte wir haben, ob industriell oder daheim, desto größer wird die Angriffsfläche für Leute mit weniger ehrenwerten Absichten. Im Embedded-Bereich suchen Hersteller ständig nach Möglichkeiten sowohl Hardware und Software als auch die Kommunikation zu sichern.



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Flavio Stiffan ist seit 1989 in der Halbleiterindustrie tätig und bekleidete mehrere Rollen, bei denen globales Projektmanagement und globale Geschäftsentwicklung im Vordergrund standen. Er hat einen Hochschulabschluss in Informatik und einen Master in strategischem Marketing, Branding und Betriebswirtschaft von der Cornell University.

Im Jahr 2019 machte er sich als Marketingberater und Autor digitaler Inhalte mit seinem Unternehmen Stiffan Consulting selbstständig. Seine Schwerpunkte sind Wissenstransfer, die Entwicklung von Marketingstrategien und Markenpositionierung. Er ist im Großraum München ansässig.


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Tags: AI, edge, embedded, industrial, iot, KI, künstliche Intelligenz

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