Künstliche Intelligenz
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Embedded-Geräte revolutioniert die Industrie, insbesondere die Medizintechnik. KI kann diese Geräte in die Lage versetzen, in Echtzeit zu lernen, sich anzupassen und zu reagieren, was eine höhere Genauigkeit und Vorhersagbarkeit ermöglicht. Dies führt zu einer verbesserten Effizienz, Leistung, Wartungsfreundlichkeit und Benutzerfreundlichkeit und macht KI zu einer entscheidenden Komponente in der heutigen Technologielandschaft.
Unser Team von Fachingenieuren ist auf künstliche Intelligenz (KI) auf Embedded-Geräten spezialisiert und liefert innovative Lösungen, die speziell für innovative Systeme zugeschnitten sind. Unser systematischer Ansatz beginnt mit der Evaluierung Ihrer spezifischen Anforderungen, gefolgt von Data Mining und Vorverarbeitung, um hochwertige und zuverlässige Erkenntnisse zu gewährleisten. Wir optimieren die Modelle für maschinelles Lernen für eine verbesserte Leistung und validieren sie streng, damit sie den höchsten Standards entsprechen. Unsere nahtlose Bereitstellung umfasst Codegenerierung und Koeffizientenquantisierung für eine effiziente Implementierung. Wir bei IMT haben es uns zur Aufgabe gemacht, Ihr Unternehmen mit KI auf eingebetteten Geräten zu transformieren.
Entwicklung von AI auf eingebetteten Systemen
Wir bieten ein umfassendes Angebot an Dienstleistungen für den Einsatz von KI auf eingebetteten Systemen, einschliesslich:
- Design und Training von AI Algorithmen (inssbesondere neuronale Netzwerke)
- Klassifizierung, Regression, Clustering und Reinforcement Learning
- Klassische und AI gestützte Bildverarbeitung / Erkennung
- Implementierung von prädiktiver Analytics
- Anwendung von KI für industrielle und medizinische Geräte
- Optimierung von Arbeitsabläufen durch KI-Automatisierung
Systematischer KI-Prozess
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Strategie: Problemlösungsansatz definieren
Wir verwenden einen systematischen KI-Prozess für eingebettete Systeme an. Unsere Strategie umfasst die Evaluierung von KI-Techniken und die Auswahl des am besten geeigneten Modells, wobei wir Faktoren wie vortrainierte oder proprietäre Modelle, überwachtes oder unüberwachtes Lernen und Offline- oder Online-Training berücksichtigen. Darüber hinaus definieren wir Datenanforderungen und -formate, identifizieren potenzielle Fehlerquellen und legen klare Ziele und Leistungskriterien fest. -
Data Mining: Entfesseln Sie die Macht der Daten
Daten spielen eine zentrale Rolle beim maschinellen Lernen (ML). Mit unseren fortschrittlichen Data-Mining-Techniken gewinnen wir wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Datensätzen und ermöglichen so genaue Vorhersagen und optimale Leistung in Ihren eingebetteten Systemen. -
Vorverarbeitung: Verbesserung der Datenqualität
Wir gewährleisten die Zuverlässigkeit des KI-Modells Ihres eingebetteten Systems, indem wir Rauschen und Ausreisser aus dem Datensatz entfernen. Unsere Vorverarbeitungstechniken eliminieren irrelevante Informationen und verbessern so die Qualität und Integrität der Daten. Auf diese Weise schaffen wir die Grundlage für die Entwicklung robuster KI-Modelle, die genaue Ergebnisse liefern. -
Modellentwicklung: Optimierung von ML-Architektur und Parametern
Unser Expertenteam optimiert sorgfältig die ML-Architektur und Hyperparameter, um die Leistung Ihrer eingebetteten Systeme zu maximieren. Wir passen Algorithmen und Techniken an die Anforderungen Ihres Projekts an und liefern aussergewöhnliche Ergebnisse. -
Modell-Validierung: Sicherstellung von Genauigkeit und Leistung
Durch eine umfassende Validierung bewerten wir wichtige Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung und Regressionsmetriken wie MSE, MAE und maximalen Fehler. Dies gewährleistet zuverlässige und genaue KI-Lösungen für Ihre eingebetteten Systeme. -
Einsatz: Nahtloser Hardware-Übergang
IMT gewährleistet eine nahtlose Implementierung Ihres validierten KI-Modells auf Ihrer Zielhardware. Wir stellen generierten Code für eine einfache Integration zur Verfügung und bieten Koeffizientenquantisierung zur Optimierung der Berechnungseffizienz ohne Einbussen bei der Genauigkeit.
Vorteile von künstlicher Intelligenz
Die Integration von AI in eingebettete Systeme bietet erhebliche Vorteile:
Durch die Einbindung von maschinellen Lernalgorithmen in eingebettete Systeme wird die Genauigkeit erheblich verbessert. Diese datengesteuerten Ansätze ergänzen herkömmliche Techniken, insbesondere in der Messtechnik, verbessern Schätzalgorithmen und führen zu präziseren Ergebnissen.
KI führt zu Datenreduktion, die für ihre Funktion zentral ist. Dies führt zu beschleunigten Berechnungen in verschiedenen Szenarien, wodurch die Gesamteffizienz von eingebetteten Systemen erhöht wird.
Der Einsatz von KI ermöglicht es, vergleichbare Ergebnisse mit kostengünstigerer Hardware zu erzielen. Durch die Optimierung der Ressourcennutzung und die Steigerung der Effizienz von eingebetteten Systemen können die Kosten erheblich reduziert werden, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen.
Die Integration von KI in den Entwicklungsprozess eingebetteter Systeme ergänzt herkömmliche Methoden und führt oft zu erheblichen Reduzierungen der Entwicklungszeit. Der Einsatz von KI-Techniken rationalisiert den Entwicklungsablauf, erleichtert das schnellere Prototyping, Testen und Implementieren.
KI spielt eine entscheidende Rolle in der proaktiven Gesundheitsversorgung, indem sie Zusammenhänge zwischen therapeutischen Massnahmen, Patientendiagnosedaten und Therapieergebnissen aufdeckt, die sonst unbemerkt bleiben würden. Diese Fähigkeit, verborgene Muster und Korrelationen zu erkennen, hilft bei informierten Entscheidungen und verbessert die Patientenversorgung.
Anwendungsbeispiele
Künstliche Intelligenz auf Embedded Systems
Künstliche Intelligenz | KI – insbesondere der Teilbereich des maschinellen Lernens (ML) oder der künstlichen Intelligenz (KI) – erobert immer mehr Bereiche unseres Alltags. Die Fähigkeit dieser Algorithmen, eigenständig aus Datensätzen zu lernen, eröffnet neue Horizonte. KI-Algorithmen sind den Menschen besonders bei der Auswertung von Big Data und der Suche nach 'verborgenen' Mustern voraus.
Regression: Kompensation der Hysterese
Im Bereich der pneumatischen Ventile ist die Kompensation der Hysterese ein entscheidender Faktor für eine genaue Funktion. Durch die Nutzung von Regressionstechniken kann die KI die Ventileigenschaften während des Betriebs lernen und vorhersagen. Dies ermöglicht eine präzise Kompensation der Hysterese und führt zu einer erheblichen Verbesserung der Genauigkeit, in diesem Beispiel um 58%.
Regression: Optimierung des Speicherbedarfs
In eingebetteten Systemen werden häufig Look-up-Tabellen für verschiedene Zwecke verwendet, einschliesslich der Kompensation von Gasflussmessparametern. Durch überwachte maschinelle Lerntechniken kann die KI den für diese Look-up-Tabellen benötigten Speicherbedarf optimieren. Durch intelligentes Vorhersagen und Berechnen der Kompensationsparameter kann die KI den Speicherverbrauch erheblich reduzieren, in unserem Beispiel um 99,986%. Dies schafft nicht nur wertvollen Speicherplatz frei, sondern führt auch zu einer geringeren Leistungsaufnahme und macht das eingebettete System effizienter.
Regression: Verbesserung der Sensorgenauigkeit
Die Genauigkeit von Sensoren ist für eine zuverlässige Datenerfassung in zahlreichen Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Mit Hilfe von Regressionsalgorithmen kann die KI die zugrunde liegende Physik des Sensors offline lernen und dieses Wissen dann während des Betriebs nutzen, um Ungenauigkeiten zu kompensieren. Dies führt zu einer bemerkenswerten Verbesserung der Sensorgenauigkeit, in unserem Beispiel um 60%. Durch die Minderung von Ungenauigkeiten durch KI-gesteuerte Kompensation wird die Zuverlässigkeit und Präzision der von dem Sensor gesammelten Daten erheblich verbessert.
Klassifikation: Erkennung von Zubehör der Konkurrenz
Im Bereich der chirurgischen Mikroskope spielen die Erkennung und Identifikation von Zubehör der Konkurrenz eine wichtige Rolle. Durch den Einsatz von Klassifikationsalgorithmen kann die KI geeignete KI-Algorithmen bewerten und auswählen, um Zubehör der Konkurrenz genau zu erkennen. Die in diesem Prozess erreichte Präzision ist bemerkenswert, in unserem Beispiel erreicht sie 98%. Diese Fähigkeit ermöglicht es chirurgischen Teams, Zubehör der Konkurrenz schnell und zuverlässig zu identifizieren und zu unterscheiden, und unterstützt bei fundierten Entscheidungen während der Operationen.
Kontakt
Sie möchten hochmoderne künstliche Intelligenz in Ihre medizinischen Geräte integrieren, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, und lassen Sie uns Ihre Produkte mit der Kraft der KI revolutionieren.
Dr. Maxim Mamin
Head of Business Development
Medical Devices
Benno Bieri
Chief Operating Officer &
Business Development Manager
Medical Devices, System Engineering