{"id":9800,"date":"2022-10-18T14:55:49","date_gmt":"2022-10-18T12:55:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ims-chips.de\/?p=9800"},"modified":"2025-01-15T10:20:43","modified_gmt":"2025-01-15T09:20:43","slug":"dorie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ims-chips.de\/?p=9800","title":{"rendered":"DoRiE \u2013 KI f\u00fcr sensornahe Anwendungen im industriellen Einsatz"},"content":{"rendered":"\t\t
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IMS CHIPS Newsletter 2\/2022<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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DoRiE \u2013 KI f\u00fcr sensornahe Anwendungen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Eigener KI-Chip macht Sensoren \u201eschlau\u201c<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"DoRiE\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Sensoren sind heute in allen Bereichen\u00a0technischer Anlagen im Einsatz. Sie liefern\u00a0permanent Daten \u00fcber Temperaturen,\u00a0Dr\u00fccke, Strom- und Spannungsverl\u00e4ufe\u00a0usw. die zuverl\u00e4ssig und fortlaufend an
zentrale Steuerger\u00e4te \u00fcbermittelt werden\u00a0m\u00fcssen, um dort Betriebszust\u00e4nde anhand\u00a0der Sensordaten feststellen zu k\u00f6nnen.\u00a0An modernen Maschinen sind heute\u00a0eine Vielzahl an Sensoren installiert, die
einen entsprechenden Aufwand bei der\u00a0Verkabelung und der Daten\u00fcbertragung\u00a0mit sich bringen. Erst in einer zentralen\u00a0Steuerungseinheit formt sich dann ein Bild\u00a0\u00fcber den momentanen Betriebszustand.
Der klassische Sensor ermittelt nur den\u00a0Messwert einer physikalischen Gr\u00f6\u00dfe,\u00a0zieht jedoch keine Schlussfolgerungen\u00a0daraus. Mit Methoden der k\u00fcnstlichen\u00a0Intelligenz (KI) ist es prinzipiell m\u00f6glich,
Sensordaten zu bewerten und zu klassifizieren.\u00a0Idealerweise erfolgt diese\u00a0Bewertung bereits am Sensor und nicht erst\u00a0in einem Steuerger\u00e4t, zu dem die Rohdaten\u00a0des Sensors erst \u00fcbertragen werden m\u00fcssen.
Ein intelligenter Sensor kann sich zum\u00a0einen selbst \u00fcberpr\u00fcfen und zum anderen\u00a0die von ihm gemessenen Daten bewerten.\u00a0So kann der KI-Sensor anstelle von\u00a0laufend \u00fcbermittelten Temperaturwerten\u00a0einzelne bewertete Daten \u00fcbermitteln:\u00a0\u201eTemperatur ist im zul\u00e4ssigen Bereich\u201c und
die zu \u00fcbertragende Datenmenge kann\u00a0drastisch reduziert werden, was insbesondere\u00a0bei Anwendungen mit sehr vielen\u00a0Sensoren die notwendige Bandbreite in\u00a0der Kommunikation stark reduziert und die\u00a0Auswertung vereinfacht.<\/p>

Die am Projekt DoRiE beteiligten\u00a0Forschungspartner haben im erfolgreich\u00a0abgeschlossenen Landesprojekt NeMoH\u00a0in den vergangenen beiden Jahren die\u00a0Grundlagen f\u00fcr eigene KI-Chips gelegt
und setzen diese nun in industrielle\u00a0Referenzanwendungen um.<\/p>

Eine spannende Anwendung ist die laufende\u00a0Selbstdiagnose von Magnetventilen, indem\u00a0der KI-Sensor lediglich den Stromverlauf\u00a0des Ventils beim Schaltvorgang beobachtet.\u00a0Anhand des typischen Verlaufs der\u00a0Stromkurve l\u00e4sst sich der Zustand des Ventils\u00a0mit hoher Trefferquote bestimmen.\u00a0So kann festgestellt werden, ob\u00a0das Ventil normal arbeitet, ob das\u00a0Medium zu hei\u00df oder der Druck des
Mediums zu hoch oder zu niedrig\u00a0ist. Ebenso k\u00f6nnen Fehlfunktionen,\u00a0die z.B. durch Fremdk\u00f6rper im Ventil\u00a0(Sandkorn, Verkrustungen) hervorgerufen\u00a0werden, bestimmt werden:\u00a0\u201eVentil \u00f6ffnet nicht vollst\u00e4ndig\u201c bzw.\u00a0\u201eVentil schlie\u00dft nicht vollst\u00e4ndig\u201c.\u00a0Selbst die Temperatur des Ventilbauteils
kann aus der Stromkurve abgeleitet werden.\u00a0Mit dem KI-Sensor ausgestattet, kann\u00a0ein Bauteil wie ein Magnetventil seinen\u00a0eigenen Betriebszustand ermitteln und nach\u00a0au\u00dfen signalisieren.<\/p>

Um diese F\u00e4higkeit nutzen zu k\u00f6nnen,\u00a0m\u00fcssen zahlreiche Systemdaten im Vorfeld\u00a0erhoben und klassifiziert werden. Hierzu\u00a0m\u00fcssen vorab umfangreiche Messungen mit\u00a0k\u00fcnstlich herbeigef\u00fchrten Fehlerzust\u00e4nden\u00a0an Referenzbauteilen durchgef\u00fchrt werden.\u00a0Zur Erfassung dieser Zustandsdaten
haben die Forschungspartner entsprechende\u00a0Pr\u00fcfst\u00e4nde entwickelt, um tausende\u00a0Datens\u00e4tze automatisiert erstellen zu k\u00f6nnen.\u00a0Mit diesen Daten wird dann ein k\u00fcnstliches\u00a0neuronales Netz trainiert. Das dann\u00a0in der Anwendung im KI-Sensor mit tats\u00e4chlichen\u00a0Messwerten gef\u00fcttert wird. Das neuronale\u00a0Netz klassifiziert nun die Messwerte\u00a0in vorgegebene Zustandsklassen.<\/p>

F\u00fcr eine weitere Demonstration von\u00a0KI-Sensoren entwickeln die Forschungspartner\u00a0derzeit eine Robotikanwendung,\u00a0in der ein Roboterarm mithilfe von\u00a0Radarsensoren (wie sie zur Abstandsmessung
in Abstandstempomaten verwendet\u00a0werden) sich in seiner Umgebung\u00a0orientiert und von einem Menschen mittels\u00a0Handgesten gesteuert werden kann.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Roboter-Arm\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tRoboter-Arm mit sensornaher KI erm\u00f6glicht Gestensteuerung, Objekterkennung und Greifen mit Gef\u00fchl <\/em>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Die Radarsensoren erzeugen im Betrieb\u00a0sehr gro\u00dfe Datenmengen, die Abst\u00e4nde zu\u00a0Objekten und Bewegungen von Objekten\u00a0repr\u00e4sentieren. Auch hier werden neuronale\u00a0Netze auf verschiedene Zustandsklassen\u00a0trainiert, um dann in der Anwendung sensornah\u00a0durch ein KI-System bewertet zu
werden.<\/p>

Das Projekt wird von einem Industriebeirat,\u00a0bestehend aus den Unternehmen\u00a0Balluff, NEXT.robotics, Pilz, Schunk,\u00a0Staiger und Swoboda begleitet, der\u00a0Systemanforderungen mit definiert und die
Umsetzung der Anwendungen \u00fcberwacht.\u00a0Dar\u00fcber hinaus bietet das Projekt eine\u00a0kostenlose M\u00f6glichkeit f\u00fcr Unternehmen\u00a0aus Baden-W\u00fcrttemberg, jederzeit eigene\u00a0Anwendungsf\u00e4lle oder Ideen auf ein m\u00f6gliches\u00a0KI-Sensor-Potenzial zu \u00fcberpr\u00fcfen.\u00a0Hierzu k\u00f6nnen sich Interessenten f\u00fcr einen
QuickCheck zur Machbarkeitsuntersuchung\u00a0oder ein ExploringProject f\u00fcr eine vertiefte\u00a0Untersuchung bewerben: ki.ims-chips.de<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tKontakt:<\/strong>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Thomas Deuble<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Tel: +49 711 21855\u00a0 244<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tdeuble@ims-chips.de<\/a>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Unternehmen aus Baden-W\u00fcrttemberg und die Forschungseinrichtungen IMS CHIPS,
\nFZI und Hahn-Schickard entwickeln gemeinsam Referenzanwendungen, die den sensornahen Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz demonstrieren. Das Wirtschaftsministerium in
\nBaden-W\u00fcrttemberg unterst\u00fctzt DoRiE mit 2 Mio. Euro.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":9856,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[19,40],"tags":[25,26],"class_list":["post-9800","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-newsletter-2-2022","category-projekte-archiv-2023","tag-dorie","tag-ki"],"yoast_head":"\nDoRiE \u2013 KI f\u00fcr sensornahe Anwendungen im industriellen Einsatz - Institut f\u00fcr Mikroelektronik Stuttgart<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"DoRiE \u2013 KI\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.ims-chips.de\/?p=9800\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"DoRiE \u2013 KI f\u00fcr sensornahe Anwendungen im industriellen Einsatz - 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