Künstliche Intelligenz und maschinelles Sehen​

Künstliche Intelligenz wird heute vielfach für Edge-Analytik eingesetzt. Die neuen Intel-Prozessoren unterstützen hierzu ein umfangreiches Portfolio an KI-Produkten und Optimierungen für gängige Frameworks. Hervorzuheben ist dabei vor allem der Support von Intel® OpenVino™ und Microsoft ML. Microsoft ML ist eine kostenlose Software-Bibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprachen C# und F#. Sie unterstützt auch Python-Modelle, wenn sie zusammen mit NimbusML verwendet wird. Das OpenVINO™ Toolkit beinhaltet unter anderem das Intel® Deep Learning Deployment Toolkit, optimierte OpenCV und Medienenkodier- und Dekodier-Routinen, 20 vortrainierte Modelle und Code-Beispiele. Ein effizienter Weg für erste Versuche mit Computervision und OpenVINO ist dabei congatec‘s Workload Consolidation Kit für visionbasierte Situational Awareness Applikationen. Es ist applikationsfertig und ermöglicht es zum Beispiel, Kontextbewusstsein für Roboter, autonome Fahrzeuge und Videoüberwachungen oder Fahrgast- und Passantenzählungen durchzuführen sowie automatische Checkout-Systeme im Retailmarkt zu ermöglichen.

Workload Consolidation Kit für maschinelles Sehen​

Wie effizient sich Virtualisierung einsetzen lässt, demonstriert das Workload Consolidation Kit für visionbasierte Situational Awareness Applikationen von congatec, das von Intel als Intel IoT RFP (Ready For Production) Kit qualifiziert ist. Es bietet drei virtuelle Maschinen (VMs) für die Workload-Konsolidierung von Visionapplikationen, die auf der Hypervisor-Technologie von Real-Time Systems aufsetzen. Eine VM betreibt eine visionbasierte KI-Applikation auf Basis der Intel® OpenVino® Software für die Situational Awareness. Die zweite VM ist echtzeitfähig und betreibt eine deterministische Steuerungssoftware während die dritte als IIoT/Industrie 4.0 Gateway agiert. Das congatec Kit, das in Zusammenarbeit mit Intel und Real-Time Systems entwickelt wurde, und auch mit der neuen Intel Atom Prozessorgeneration verfügbar gemacht werden kann, zielt auf die nächste Generation von visionsbasierter kollaborativer Robotik, Maschinensteuerungen und autonomen Fahrzeugen ab, die mehrere Aufgaben parallel bewältigen müssen, einschließlich Situational Awareness auf Basis von Deep Learning basierten KI Algorithmen.

Intel IoT RFP Kit voor Workload Consolidation
Das Intel IoT RFP (Ready For Production) Kit for Workload Consolidation von congatec setzt auf Echtzeit-Virtualisierung mittels RTS-Hypervisor Technologie.​

Autor: Zeljko Loncaric, Marketing Engineer, congatec AG