Rede neural independente de plataforma para microcontroladores de autoaprendizagem processando dados de sensores

"Usando bibliotecas padrão baseadas no GNU Compiler Collection (GCC) e um código-fonte reduzido ao mínimo, até a integração incluindo algoritmos de aprendizado em um microcontrolador é possível", disse a organização. "A rede neural artificial não é superficialmente voltada para o processamento de dados grandes, mas deve oferecer a possibilidade de implementar microeletrônica de auto-aprendizagem que não exija uma conexão com uma nuvem ou computadores mais poderosos."

As aplicações são esperadas em torno de monitoramento de sensores e condições para aplicações do Industry 4.0, bem como propósitos gerais de IoT.

A rede é modular para atender a diferentes tarefas - parâmetros da normalização dos dados do sensor, a estrutura da rede, a função de ativação mais apropriada e o algoritmo de aprendizado são configuráveis.

Como um algoritmo de aprendizado, um algoritmo de retro-propagação de multi-opção on-line foi implementado, e uma estratégia de aprendizado evolucionária está em desenvolvimento.

“A programação com o GCC permite a portabilidade para quase todas as plataformas”, afirmou o Fraunhofer. “Isso permite integração totalmente independente, incluindo um algoritmo de aprendizado em um sistema embarcado. A variante clássica, em que a fase de aprendizagem é realizada em uma unidade mais eficiente, também é possível. A vantagem nesse caso é que o mesmo código-fonte pode ser usado para diferentes plataformas - ele só precisa ser compilado para a respectiva plataforma. ”

Ao usar o Windows, por exemplo, o código-fonte é compilado como uma biblioteca de links dinâmicos (DLL), permitindo que ele seja integrado a ferramentas como o Labview, o Matlab ou o Visual Studio.

Para o desenvolvimento inicial, é sugerido um PC para cálculo rápido. Uma vez que a configuração esteja correta, ela pode ser implementada no sistema embarcado.

Versões da rede neutra já foram demonstradas em Raspberry Pi com Raspbian e um ATMega32U4 - este último foi o assunto deSensor de corrente sem fio autossuficiente inteligente", Um artigo apresentado na Conferência Europeia sobre Objetos Inteligentes, Sistemas e Tecnologias. Outra implementação será apresentada no estande da Fraunhofer IMS no SPS IPC Drives 2018 em Nuremberg.

Os planos futuros incluem um acelerador de hardware com eficiência energética específico para a rede.