Warum das Ganze?
Anfang des Jahres stellten PHYTEC Mitarbeiter auf einer großen Messe in den USA fest, dass künstliche Intelligenz (KI) in Computersysteme zwar mittlerweile weit verbreitet ist, die Hardware jedoch an vielen Stellen noch ineffizient eingesetzt wird.
Sie waren unzufrieden mit dem teilweise ineffizienten und schlecht skalierbaren Einsatz von Rechenleistung. In der Industrie werden KI-Systeme für die hocheffiziente Umsetzung komplexer Produktionsprozesse eingesetzt. Hier hat es viele Vorteile, wenn nicht alle Daten erst zur Analyse in die Cloud geschickt werden müssen, sondern direkt auf den Embedded Systemen wie dem PHYTEC SOM verarbeitet werden können. Das ist Edge Computing. In einem Blogbeitrag zur Demo schreibt PHYTEC: „Moving intelligence to the ‘Embedded Edge’ allows reduced data transferred over networks, reduced power consumption, distributed, and balanced computing.”
Hier sah man die Module und Boards von PHYTEC als ideale Computing Komponenten: PHYTEC entwickelt und produziert kostengünstige und leistungsstarke System-on-modules (SOM) und Single Board Computer (SBC). Diese können in Systemen eingesetzt werden, auf denen intelligente Modelle laufen. Wie mächtig zum Beispiel das PHYTEC System-on-module „phyCORE®-AM5729“ ist, das zeigt die „Vier Gewinnt“ Demo.
Künstliche Intelligenz in Embedded Systemen und Edge Computing
In der PHYTEC Veröffentlichung „Künstliche Intelligenz“ ist zu lesen, das es beim Einsatz von künstlicher Intelligenz darum geht, die anfallenden Daten
- zu sammeln,
- zu speichern,
- zu strukturieren und
- zu analysieren.
Das Thema ist nicht neu. Schon PHYTEC Gründer Karl Neubecker beschäftigte sich in den 1990er Jahren intensiv mit künstlicher Intelligenz, neuronalen Netzen und verwandten Themen. Doch mittlerweile ist es möglich, die riesigen Datenmengen tatsächlich in der Cloud zu berechnen und die fertigen Modelle dann auf passenden Endgeräten ohne Cloudanbindung (wie dem PHYTEC SOM) auszuführen. Im Falle des Vier Gewinnt Spiels heißt das also: die Maschine hat durch in der Cloud gespeicherte Daten gelernt, wie man Vier Gewinnt spielt. Jetzt kann sie lokal und in Echtzeit die nötigen Spielentscheidungen treffen: Auf einem kompakten SOM wird
- Robotik angesteuert,
- Objekterkennung berechnet,
- ein KI-Modell ausgeführt, das Inferenzergebnisse zur Verfügung stellt sowie
- Nutzereingaben verarbeitet.
Die Vier Gewinnt Demo von PHYTEC zeigt also, dass eine Vielzahl an komplexen Technologien binnen relativ kurzer Zeit auf einem effizienten System eingesetzt werden können. Und natürlich, dass der Spieltrieb des Menschen immer ein guter Motivator für kreatives Arbeiten ist.
Links zum Thema:
Blog PHYTEC America
https://www.phytec.com/combining-inference-real-time-robotics-machine-learning-and-ai-at-the-embedded-edge-with-phytec-and-ti-sitara-platforms/
PHYTEC Board
https://www.phytec.de/produkt/system-on-modules/phycore-am57x/#technische-daten
TI Sitara Chip
https://www.ti.com/product/AM5729
OpenCV
https://opencv.org/
TensorFlow
https://www.tensorflow.org/
OpenCL
https://www.khronos.org/opencl/