Mit Expertise in den Bereichen Algorithmik und Machine Learning, Software- und Hardwarearchitekturen, drahtlose und drahtgebundene Netzwerke sowie Elektronik und Sensorik werden im aiMotionLab komplexe Experimente im Bereich selbstlernender, bewegter, miteinander kommunizierender cyber-physischer Systeme durchgeführt. Im aiMotionLab können neue Algorithmen im Bereich der AI-Forschung entwickelt und simuliert, aber auch innerhalb einer kontrollierten Testumgebung praktisch getestet und evaluiert werden.

Rechenkapazitäten für tiefe neuronale Netzwerke

Durch die Kombination eines physischen Versuchsraums mit leistungsstarker Rechner-Hardware stellt das aiMotionLab eine hervorragende Voraussetzung dar, um Algorithmen der AI zu entwickeln und praktisch zu erproben. Die im Versuchsraum generierten Daten werden vom GPU-Grid analysiert und bewertet. Danach stehen die Ergebnisse im Versuchsraum wieder zur Verfügung.

Die Analyse solcher Daten ist meist eine Aufgabe der Mustererkennung, die darauf abzielt, die Daten durch ein semantisches Label zu identifizieren beziehungsweise zu klassifizieren. In den letzten Jahren wurden tiefe neuronale Netze zu einer der wichtigsten Methoden in der Sprach-, Bild- und Signalverarbeitung, da sie sich anderen Ansätzen gegenüber oft überlegen gezeigt haben. Allerdings benötigen tiefe neuronale Netze enorme Rechenkapazitäten.

Im aiMotionLab stehen geeignete Rechenkapazitäten zur Verfügung, sodass die folgenden Themen bearbeitet werden können:

Mit dem optischen Trackingsystem können bewegte Objekte im Millimeterbereich dreidimensional im Raum lokalisiert werden. Das optische Trackingsystem basiert auf einem Array von zwölf fix montierten Hochgeschwindigkeitskameras und mit Markern gekennzeichneten Objekten. Mit dem Trackingsystem wird ein Raum von circa 7 x 7 x 3 Meter abgedeckt. Objekte in diesem Bereich können mit einer Positionsgenauigkeit von bis zu 0,3 Millimeter und einer Inklinationsgenauigkeit von 0,05 Grad erfasst werden.

Mit einer Bildrate von 360 Bildern pro Sekunde ist das System imstande, bis zu 14 schnell fahrende oder fliegende Objekte zu verfolgen. Als räumliche Eingrenzung dient eine 3-Punkt-Traversenkonstruktion, auf welche die Kameras montiert werden. Das Trackingsystem erlaubt verschiedenste Experimente mit mobilen cyber-physischen Systemen, wie beispielsweise mit Modellfahrzeugen oder Drohnen, die eine hochgenaue Positionierung als Referenz benötigen. Damit können etwa Algorithmen des maschinellen Lernens in einer physischen Umgebung getestet und verbessert werden.

Die Labor- und Messplätze dienen zum Aufbau, zur Wartung und Evaluierung der cyber-physischen Systeme. Damit können die notwendige Hardware und Sensorik integriert und zeitliche und spektrale Messungen bis in den oberen Gigahertz-Bereich durchgeführt werden. Die Labor- und Messplätze bestehen unter anderem aus

• ESD-Labortischen mit Signal Analyser,
• Logic Analyser und
• Mixed-Signal-Oszilloskop.

Virtuelle Laborführung