Embedded AI verbindet sich auf der Electronica 2018

Rund 80.000 Besucher strömten letzte Woche nach München zu einer der größten Elektronikmessen der Welt, der Electronica, die alle zwei Jahre stattfindet. EE Times und Aspencore waren diese Woche unterwegs, und ein wichtiger Teil unserer Teilnahme war die Durchführung des Embedded Forums sowie Gespräche mit Ausstellern und leitenden Angestellten der Branche, um herauszufinden, was neu und relevant war.

Das diesjährige Thema lautete „Connecting Everything – smart, safe &secure“. Wir präsentieren Highlights einiger der größten teilnehmenden Chiphersteller.

STMicroelectronics setzte seinen Fokus auf Industrie- und Automobilanwendungen fort, mit Technologien zur Überwachung des Maschinenzustands und zur vorausschauenden Wartung unter Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI)-verstärkter Technologien, die auf STM32-Mikrocontrollern ausgeführt werden, einem Prüfstand, der KI verwendet, um Fehler in einer Eisenbahn zu identifizieren, 48-V-Automobilsubsystemen, 77-GHz-Radar, sichere und manipulationssichere Telematik und Kfz-Subsystemmodule einschließlich LED-Beleuchtung.

In fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und sicherem Infotainment und Telematik hatte es seine Kabinenabbildung für die Fahrerüberwachung, Radarerfassung, präzise Positionierung, V2X-Kommunikation und Over-the-Air (OTA)-Systemaktualisierung. Bei Elektrofahrzeugen (EVs) und Hybriden standen Siliziumkarbid-basierte Lösungen für EV-Traktionswechselrichter, Batteriemanagementsysteme (BMS), On-Board-Ladegeräte und akustische Fahrzeugwarnsysteme (AVAS) im Mittelpunkt.

Siliziumcarbid war ein Schwerpunkt von STMicroelectronics. (Bild:Nitin Dahad)

NXP Semiconductors präsentierte seine Edge-basierten ML-Lösungen für Industrie 4.0 sowie seine Batteriemanagement- und Wechselrichterplattform für Elektrofahrzeuge sowie seine neuen Sicherheits-MCUs. Die ML-Anwendungen umfassten Gesichtserkennung für die Zugangskontrolle, Objekterkennung für die Sicherheit des Bedieners, lokale Sprachsteuerungsbefehle und von künstlicher Intelligenz (KI) abgeleitete Anomalieerkennung zur Vorhersage und Verhinderung von Ausfällen industrieller Systeme. Zu den Demos gehörten Edge-Computing, Neural-Net-Objekterkennung mit den i.MX 8QuadMax- und i.MX 8QuadXPlus-Anwendungsprozessoren von NXP, die Daten von einer Kamera verarbeiten und eine Convolutional Neural Net (CNN)-Engine anwenden, um Objekttypen zu klassifizieren.

Referenzplattform für Wechselrichter von NXP Semiconductors. (Bild:NXP)

Infineon zeigte seine Elektromobilitätslösungen, darunter den vollelektrischen Konzept-Mikrobus in der Partnerschaft mit Volkswagen, und IONITY-Ladestationen zum Schnellladen für mehrere hundert Kilometer. Das Unternehmen stellte auch sein CoolGaN-Produktportfolio für den Einsatz in der Datenübertragung (Telekom) und in Servern vor, das Energie- und damit CO2-Einsparungen ermöglicht.

Für autonome Trägerdrohnen zeigte Infineon seine AURIX-Mikrocontroller als Flugsteuerungen und CoolGaN-Lösungen für die Triebwerkssteuerung. Ebenfalls vorgestellt wurde die LITIX Basic+ LED-Treiberfamilie für den amerikanischen Markt und deutsche Automobilhersteller, die jetzt LED-Treiber fordern, die einzelne LED-Kurzschlüsse erkennen können.

Infineon zeigte seine Elektromobilitätslösungen, darunter den vollelektrischen Konzept-Mikrobus in seiner Partnerschaft mit Volkswagen. (Bild:Nitin Dahad)

Renesas konzentrierte sich auf Edge-KI und höhere Intelligenz am Endpunkt und zeigte Beispiele für KI-Inferenz in Echtzeit an den Endpunkten. In seinen Embedded-KI-Demos hat es Cloud-KI, Edge-KI und eingebettete KI gegeneinander angetreten, um Geschwindigkeit und Leistung zu vergleichen. eine weitere Demo zeigte den einzelnen RX-Mikrocontroller (MCU), der gleichzeitig eine sensorlose Vektor-Motorsteuerung ausführt und eine prädiktive Motorausfallanalyse durchführt; eine dritte Demo hob die Bilderkennung mit einem RZ/A2M-Mikroprozessor (MPU) hervor, der den dynamischen rekonfigurierbaren Prozessor (DRP) von Renesas enthält, der sowohl maschinelles Sehen als auch KI in Echtzeit ausführt.

Renesas Embedded-KI-Demos haben Cloud-KI, Edge-KI und eingebettete KI gegeneinander angetreten, um Geschwindigkeit und Leistung zu vergleichen. (Bild:Nitin Dahad)