Beschreibung des Workshops (F3-T2-I)

Implementation von Neuronalen Netzen auf ressourcenbeschränkten Mikrocontrollern für den Einsatz in der Sensorik

Termin:
Freitag 02.07.2021, 08:30 bis 12:00 Uhr
Dauer:
180 Minuten
Teilnehmerzahl:
maximal 10 Teilnehmer
Anwendungsfeld:
Fokus 3: Elektro- und Informationstechnik
Inhaltliche Einsatzmöglichkeiten:
Tools   Use Cases
Einordnung Anforderungsniveau:
User
Interaktive Beteiligung

Kurzbeschreibung

Der Workshop vermittelt, wie Maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) in Sensor­modulen mit preis­werten, leistungs­schwachen Mikro­controllern eingesetzt werden kann. Als Use-Case dient ein Sensor­modul mit Licht­sensoren zur Erkennung einfacher Hand­gesten mit Mikro­controller ATMega4809 (6 kB RAM, 20 MHz). Neben theoretischen Lehr­einheiten enthält der Workshop praktische Übungen am Rechner in denen KNNs trainiert und verwendet werden, wozu in den Sprachen Python (mit Keras / Tensorflow) und C (in Arduino-Entwicklungsumgebung) programmiert wird.

Für diesen Workshop sind Erfahrung in der Softwareentwicklung für Mikrocontroller in C und Grundkenntnisse in der Sprache Python von Vorteil.

Dr. Marcus Venzke
Institut für Telematik
Prof. Volker Turau
Institut für Telematik

Literatur zum Thema

Marcus Venzke, Daniel Klisch, Philipp Kubik, Asad Ali, Jesper Dell Missier and Volker Turau. Artificial Neural Networks for Sensor Data Classification on Small Embedded Systems. Technical Report Report arXiv:2012.08403, arXiv.org e-Print Archive - Computing Research Repository (CoRR), Cornell University, December 2020.

Vorstellung des Workshops