Deep Learning überwindet die Grenzen unserer Phantasie
Das explosive Wachstum mobiler Konnektivität – von Mobiltelefonen und Tablets hin zum sich ausbreitenden Internet der Dinge (IoT) und Industrie 4.0 – treibt die Nachfrage nach mehr Geschwindigkeit, weniger Latenz und Stromverbrauch sowie verbesserter Funktionalität vernetzter Geräte voran. Aufgrund dieser Nachfrage werden eingebettete Sensoren und Edge Computing (Verarbeitung am Rand des Netzwerks statt zentraler Verarbeitung) im Vergleich zu zentraler Datenverarbeitung und Cloud-basierten Diensten immer wichtiger. Das EU-finanzierte Projekt Hailo-8 bereitet einen Umschwung im Edge Computing vor. Der wegweisende eingebettete Hailo-8™ KI-Prozessor mit einem Schwerpunkt auf der Verarbeitung von Bildsensordaten bringt Deep Learning zu KI-basierten Edge-Geräten.
Deep Learning, große Reichweite
Deep Learning verwendet eine vom Gehirn inspirierte, vielschichtige Architektur künstlicher neuronaler Netzwerke, die wie das Gehirn ohne a-priori-Regeln, feste Anweisungen oder menschliche Kontrolle lernen. Außerdem kann es Strukturen in Rohdaten erkennen. Die KI-Hardware-Architektur des Hailo-8™ nutzt die Leistung von Deep Learning zur Unterstützung von Edge-Geräten bei erweiterten Anwendungen. Der Prozessor bietet unvergleichliche KI-Leistung mit geringem Stromverbrauch auf kleinstem Platz. Die extrem hohe Verarbeitungsauflösung schöpft das volle Potenzial fortschrittlicher Sensoren aus. Der komplett programmierbare KI-Beschleunigungschip und das umfassende Softwareentwicklungspaket unterstützen zahlreiche Arten neuronaler Netzwerke und verbessern so die Flexibilität des Programmierens. Die Software ist nahtlos mit vorhandenen Entwicklungsrahmen für Maschinensprachen kompatibel, um die Produktintegration zu optimieren. Avi Baum, Technischer Direktor beim israelischen KMU Hailo Technologies und Projektkoordinator, erklärt das Potenzial: „Als eingebetteter KI-Prozessor ist der Hailo-8™ perfekt für viele verschiedene eingebettete IKT-Systeme geeignet, von der Automobil- und Schwerindustrie hin zu Unterhaltungselektronik. Aufgrund der Qualifikationen für die Automobilbranche und Industrie sowie funktionaler im Produkt eingebauter auf die Automobilbranche ausgerichteter Sicherheitseigenschaften ist er optimal für industrielle Anwendungen in einem IoT-4.0-Kontext sowie für intelligente Mobilität, öffentliche Sicherheit und andere IoT-Anwendungen positioniert.“
Auf den Rand zusteuern
Das Projekt Hailo-8 hatte zwei Hauptaspekte. Auf technischer Seite erstellte das Team die Kapazität zur Massenproduktion und einen Entwurf für Prüfbarkeit und Herstellbarkeit. Auf geschäftlicher Seite zielte das Unternehmen auf Produktwerbung und Kundenengagement ab. Das Projekt startete ein Frühversionsprogramm zur Bewertung, um Marktzugkraft zu gewinnen. Es zog mehr als ein Dutzend potenzieller Kundinnen und Kunden an, die früh auf die Technologie zugreifen wollten. Darunter waren mehrere Automobillieferanten und Erstausrüster. Rückblickend meint Baum, dass „das überwältigende Interesse aus neuen Märkten, die wir nicht direkt angesprochen haben, sehr spannend war und zu mehr Geschäftsmöglichkeiten führte, als wir ursprünglich erwartet hatten. Der Hailo-8™ KI-Prozessor ist jetzt in Massenproduktion und bereit zur Auslieferung und wir haben bereits über 30 potenzielle Kundinnen und Kunden in der Vertriebspipeline.“ Die umfassende und flexible Software des Hailo-8™ ermöglicht eine einfache Nutzung und schnelle Bereitstellung. Baum meint abschließend: „Wir haben nicht nur die Hürde zur Einführung von Deep Learning in eingebettete Plattformen gesenkt, wir haben auch den leistungsstärksten KI-Prozessor für Edge-Geräte geliefert, den es gibt. Sein unvergleichbares Leistungsvermögen wird das enorme Potenzial des Edge Computing freisetzen.“
Schlüsselbegriffe
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