Künstliche Intelligenz auf Mikrocontrollern für Edge-Anwendungen

Allgemeines zum Projekt

Projekttitel: Künstliche Intelligenz auf Mikrocontrollern für Edge-Anwendungen

Betreuer: Prof. Robert Scholl      

E-Mail: robert.scholl@h-brs.de                   

Anzahl Plätze:   2

Start: Sommersemester 2024

Studiengänge:

• Elektrotechnik   Schwerpunkt Elektrotechnische Systementwicklung
• Maschinenbau  Schwerpunkt Mechatronik
• Maschinenbau  Schwerpunkt Virtuelle Produktentwicklung
• Nachhaltige Ingenieurwissenschaft

Kurzbeschreibung

Das Gebiet der künstlichen Intelligenz hat in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht. Festzuhalten ist aber auch, dass der Rechenaufwand für deep learning Anwendungen sehr hoch ist. In der Industrie laufen diese Anwendungen fast immer online über eine Cloud. Zurzeit entwickelt sich eine neue Disziplin (TinyML), die versucht, künstliche Intelligenz auf spezialisierten Microcontrollern zu realisieren.

In der Masterarbeit sollen solche Ansätze an einem Beispiel praktisch umgesetzt werden. Von Vorteil sind Grundkenntnisse über Microcontroller (z.B. Arduino oder RaspberryPi). Tiefere Programmierkennnisse sind nicht unbedingt nötig.

Beispielhaft für eine Anwendung ist der JetRacer Pro AI mit dem Jetson Nano Chip von Nvidea https://botland.de/waveshare-lernroboter/18274-jetracer-pro-al-4-rad-roboterplattform-mit-kamera-gleichstromantrieb-oled-display-nvidia-jetson-nano-pro-waveshare-18432-5904422371401.html

Projektphasen

Masterprojekt 1: Einarbeitung in Microcontoller und TinyML

Masterprojekt 2: Auswahl eines Systems aus spezialisiertem Microcontroller und einer Anwendung (z.B. Roboterarm, Modellbau-Fahrzeug oder ähnliches)

Masterthesis: Realisierung einer KI Anwendung