Universität Bielefeld

Die Vielzahl von verschieden, miteinander kommunizierenden Geräten des täglichen Lebens wird oft als Internet der Dinge (kurz IoT) bezeichnet. Das Anwendungsspektrum für IoT-Geräte erstreckt sich von mobilen Geräten über selbstfahrende Autos und Industrierobotik. Allerdings ist das Volumen der Daten, die gesammelt und verarbeitet werden, enorm, und die dafür benötigte Rechenleistung sehr hoch. Zudem sind die Algorithmen oft zu komplex, um diese auf konventionellem Weg schnell und effizient zu implementieren.

Zwölf Partner aus vier europäischen Ländern - Deutschland, Polen, Portugal und Schweden - sowie der Schweiz, arbeiten zusammen in VEDLIoT. Das internationale Forscherteam setzt Methoden des maschinellen Lernens, darunter Deep Learning, ein, um die notwendigen Funktionen zu realisieren. "Beim Deep Learning hat das zugrunde liegende Netzwerk neben den Input- und Output-Schichten auch Neuronen-Zwischenschichten. Dadurch wird eine Art Abstraktion realisiert, die komplexes Systemverhalten ermöglicht", sagt Jens Hagemeyer, Mitglied der Forschungsgruppe Kognitronik und Sensorik und technischer Koordinator des Projekts. "Wir liefern die Informationen; die Maschinen lernen und entscheiden selbst."

Mit dem autonomen Lernen der VEDLIoT-Plattform sollen IoT-Geräte eine höhere Leistung erreichen und gleichzeitig energieeffizienter werden. Dazu wird im Rahmen des Projekts eine modulare Hardware-Plattform entwickelt, die es erlaubt, Microserver verschiedener Leistungsklassen und Rechenarchitekturen flexibel zu kombinieren, so dass eine universelle Plattform entsteht. Neben der passenden Auswahl der Microserver ist eine flexible, leistungsfähige Kommunikationsinfrastruktur zwischen den verschiedenen Microservern essentiell für eine effiziente und schnelle Realisierung der Anwendung. Hierzu kombiniert die VEDLIoT Hardware-Plattform verschiedene neuartige Kommunikationsinfrastrukturen, welche neben einer besonders performanten auch eine besonders niederlatente Kommunikation zwischen den Microservern ermöglichen. 

Der Smart Mirror dient im Projekt VEDLIoT als Demonstrator für die Klasse der Smart-Home-Anwendungen. Er stellt die Schnittstelle zwischen den Bewohnern und der intelligenten Umgebung dar und besteht aus einer Kombination aus einem Spiegel und einem Display. Er visualisiert personalisierte Informationen (z. B. Nachrichten oder den Status der Smart-Home-Umgebung) und verfügt über Gesichts-, Objekt-, Gesten- und Spracherkennung. Anstatt die notwendigen Berechnungen in der Cloud durchzuführen, werden diese lokal auf der energieeffizienten VEDLIoT Hardwareplattform ausgeführt. Dabei wird neben der energieeffizienten Berechnung auch die niederlatente Kommunikationsinfrastruktur im Rahmen einer Live-Demonstration gezeigt.