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Internet der Dinge Selbstlernende Plattform soll IoT-Geräte leistungsfähiger machen

Autor / Redakteur: Julia Bender / Nico Litzel

Im Rahmen eines von der Europäischen Kommission geförderten Projekts soll ein neues System des maschinellen Lernens entwickelt werden, das die Soft- und Hardware von autonomen Fahrzeugen und Smart Homes leistungsfähiger, robuster und energiesparender macht.

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Die im Rahmen des Projekts VEDLIoT entwickelte Hardware-Plattform findet zum Beispiel Anwendung in einem intelligenten Spiegel.
Die im Rahmen des Projekts VEDLIoT entwickelte Hardware-Plattform findet zum Beispiel Anwendung in einem intelligenten Spiegel.
(Bild: Universität Bielefeld)

Das Projekt VEDLIot, was für Very Efficient Deep Learning in IoT steht, wird von der Europäischen Kommission mit acht Millionen Euro finanziert, wovon knapp zwei Millionen Euro auf das Forschungsinstitut für Kognition und Robotik der Universität Bielefeld, die zudem die Koordination des Projekts übernimmt, entfallen. Ziel ist es, das Internet der Dinge lernfähig zu machen, bestehende Probleme hinsichtlich des Energieverbrauchs zu lösen und eine höhere Leistungsfähigkeit von IoT-Geräten zu erreichen.

Auch wenn Computer- und IoT-Systeme zunehmend strapazierbarer werden und dementsprechend komplexere Probleme lösen können als vor einigen Jahren, ist die benötigte Rechenleistung nach wie vor sehr hoch. Außerdem seien die Algorithmen bisher zu komplex, um innerhalb kurzer Zeit Lösungen zu errechnen, erklärt der Koordinator des Projekts und Leiter der Gruppe Kognitronik und Sensorik der Uni Bielefeld Prof. Dr.-Ing. Ulrich Rückert.