Learning to Generate AI

Kleine Embedded Systeme plus künstliche Intelligenz (KI) – das Thema unserer Zeit. Learn AIfES richtet sich an alle, die sich mit Mikrocontrollern und elektronischen Steuersystemen sowie der Implementierung von KI beschäftigen.

Wir möchten Dir in zwei Webinaren zeigen, wie man mit unserem Open Source KI-Software-Framework AIfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems) künstliche neuronale Netze (KNN) praktisch auf jeder Hardware ausführen und sogar trainieren kann. Besonders im Fokus steht dabei die Ausführung der KI auf einfachen Mikrocontrollern und kleinen IoT-Geräten, sogenannten "tinyML".

• Mit Learn AIfES hast Du die Chance, Deine Daten auf dem Gerät zu speichern und die Verarbeitung ohne Übertragungsverzögerung, mit einem deutlich geringeren Energieverbrauch im Vergleich zu einem PC durchzuführen. Du erreichst damit eine erhöhte Zuverlässigkeit durch eine dezentrale Architektur und kannst eine personalisierbare KI erstellen, die sich anhand Deiner Bedürfnisse selbstständig optimiert.

Learn AIfES unterstützt dabei nicht nur die KI-Strategie der Bundesregierung mit dem Ausbau von Know-how und der Förderung von Nachwuchs, sondern gleichzeitig mehrere UN-Nachhaltigkeitsziele, wie hochwertige Bildung, Klimaschutz und Industrie, Innovationen und Infrastruktur. Sei dabei und gestalte für uns und kommende Generationen eine bessere Umwelt und Gesellschaft.

www.aifes.ai

AIfES auf GitHub ausprobieren: https://github.com/Fraunhofer-IMS/AIfES_for_Arduino

Das Projekt richtet sich an alle Maker, Schülerinnen und Schüler, Studierende oder auch Industriemitarbeitende, die KI in ihren Projekten und auf ihren Mikrocontrollern sowie auf elektronischen Steuersystemen integrieren wollen.

Mit Deiner Unterstützung möchten wir kostenlose Webinare durchführen, in der wir Dir zeigen, wie Du mit AIfES ein KNN auf Deinem Mikrocontroller umsetzen und dort sogar trainieren kannst. AIfES ist vollständig in der Programmiersprache C implementiert und funktioniert somit nahezu auf jeder Hardware.

Wir zeigen Dir von der Datenaufnahme, über die Modellerstellung bis zu Deployment und Test, was Du benötigst, um Deine Ideen umzusetzen. Für das Training nutzen wir die klassischen Python-Tools und zeigen Dir gleichzeitig, wie Du mit AIfES direkt auf dem Mikrocontroller trainieren kannst.

Dabei ist es auch unser Ziel, Dich am Prozess zu beteiligen. So kannst Du zum Beispiel ab einer bestimmten Summe eigene Ideen einbringen, welche weiteren Funktionen zu AIfES hinzugefügt werden oder an der Entwicklung eines coolen Demonstrators zum Nachbauen mitwirken.

KI und maschinelles Lernen sind die Zukunftsthemen und AIfES ist bisher das einzige Framework »Made in Germany«. Durch Deine Unterstützung hilfst Du dem AIfES-Team, die kostenlosen Webinare und mögliche weitere coole Formate und Entwicklungen in die Welt zu tragen.

Getreu dem Open Source Gedanken ermöglicht Deine Spende, dass die Ergebnisse auch allen anderen zur Verfügung gestellt werden.

Das Projekt unterstützt die UN-Nachhaltigkeitsziele hochwertige Bildung, Klimaschutz und Industrie, Innovationen und Infrastruktur. Jetzt fragst Du Dich natürlich, was AIfES mit dem Klimaschutz zu tun hat? Deep Learning auf Hochleistungsrechnern kann sehr viel CO2 ausstoßen. Die University of Massachusetts hat 2019 eine Ökobilanz für das Training großer KI-Modelle erstellt. In dem konkreten Beispiel ging es um den Modellbildungsprozess für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie fanden heraus, dass dieser Prozess mehr als 283,9 Tonnen CO₂ ausstoßen kann. Das entspricht fast der fünffachen Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos (Quelle: https://arxiv.org/abs/1906.02243).

Jeder gespendete Euro wird von der Fraunhofer-Zukunftsstiftung verdoppelt – bis zum Erreichen des ersten Funding Ziels von 30.000 €. Wenn Du also 5 € spendest, verdoppelt die Zukunftsstiftung den Betrag auf 10 € bis zu der Grenze von 30.000 €. Danach erfolgt das Funding, ohne eine Verdopplung der Spende.

Mit Erreichen des ersten Funding Ziels erarbeiten wir zwei kostenlose Webinare, an denen jeder teilnehmen kann, der Lust hat etwas über »tinyML« und KI zu lernen. Dort zeigen wir Dir in einem Crashkurs anhand von einfachen Beispielen alles, was Du wissen musst, um Dein eigenes KI-Projekt mit AIfES zu realisieren.

Aktiv mitgestalten und entscheiden: Mit Erreichen des zweiten Funding Ziels von 60.000 € werden neue AIfES-Algorithmen implementiert oder ein neuer Demonstrator entwickelt, den Du nachbauen kannst. Hier kannst Du bei einer Umfrage mitentscheiden, welches Ziel umgesetzt werden soll.