We can't find the internet
Attempting to reconnect
Something went wrong!
Hang in there while we get back on track
DOSP-VHR-001202 | Artificial Intelligence op SIngle BOard COmputers
Details
- Business Unit
- DOSP-ODS
- Kennisgroep
- Cluster Technologie
- Beschrijving (Original)
-
Het gebruik van IoT sensornetwerken neemt snel toe, en volgens de laatste prognoses zal deze trend nog versnellen. Het doel van deze netwerken is het verzamelen van (veel) lokale data via IoT-nodes, deze data te analyseren, en de gebruiker te waarschuwen indien actie moet worden ondernomen. Een belangrijke vraag is echter waar precies de analyse van de data gebeurt. Meestal wordt de ruwe data zeer frequent naar een backend server (“the cloud”) gezonden voor analyse en verwerking met artificiële intelligentie (AI). Dit heeft echter aantal belangrijke nadelen, o.a. een grote belasting van het communicatienetwerk, het introduceren van vertragingen, en het hogere energieverbruik.“Edge computing” biedt een oplossing voor deze problemen: single board computers voeren de analyse van de data uit aan de rand van het netwerk i.p.v. via een backend-server.
In dit project zal een hub onder de vorm van een off-the-shelf single board computer de sensordata verwerken door gebruik te maken van lokaal embedded AI algoritmes. Met de hulp van een begeleidingsgroep van meer dan 20 Vlaamse bedrijven en kenniscentra, zal deze innovatieve technologie toegepast worden op twee verschillende applicatiescenario’s: healthcare en smart cities.
Het healthcare scenario vertegenwoordigt een typische toepassing waar laag energieverbruik primeert waar er weinig en met lage frequentie data wordt verstuurd. Concreet is in dit scenario een slimme rolstoel ontwikkeld die gegevens verzamelt en verwerkt, over de rolstoel en de gebruiker, aan de hand van onder andere druk-, temperatuur-, hartslag- en bewegingssensoren.
Het smart cities scenario is gebruikt om een toepassing voor te stellen waarbij netwerkbelasting primeert en waar er veel en frequent data verstuurd wordt, in dit project is dit een dashcamtoepassing die de omgeving analyseert en segmenteert.
Deze twee scenario’s zijn gebruikt om gedurende het project de implementatieflow van de snel ontwikkelende technologie van embedded AI te verspreiden binnen de Vlaamse bedrijven. De kennis die werd vergaard binnen dit project, alsook de bestanden die gebruikt zijn bij de verschillende workshops, zijn publiek toegankelijk via de AISiBoCo Knowledge Base (https://cloudedgefog.readthedocs.io). Deze tool kan gebruikt worden als leidraad en naslagwerk bij het ontwikkelen van nieuwe AI applicaties op “the edge” of “the cloud”. Het geeft een overzicht over de mogelijke architecturen, software – en hardware platformen, en verduidelijkt de voor- en nadelen van deze verschillende oplossingen.
- Beschrijving (Enhanced)
- Ontdek hoe edge computing met off-the-shelf single board computers lokale IoT-data analyseert voor efficiëntie en energiebesparing. Innovatieve technologie toegepast op healthcare en smart cities scenario's, ondersteund door 20+ Vlaamse bedrijven. Leer meer via AISiBoCo Knowledge Base.
- Beschrijving (Cleaned)
-
Het gebruik van IoT-sensornetwerken neemt snel toe, en volgens de laatste prognoses zal deze trend nog versnellen. Het doel van deze netwerken is het verzamelen van (veel) lokale data via IoT-nodes, deze data te analyseren, en de gebruiker te waarschuwen indien actie moet worden ondernomen. Een belangrijke vraag is echter waar precies de analyse van de data gebeurt. Meestal wordt de ruwe data zeer frequent naar een backend server (“the cloud”) gezonden voor analyse en verwerking met artificiële intelligentie (AI). Dit heeft echter aantal belangrijke nadelen, o.a. een grote belasting van het communicatienetwerk, het introduceren van vertragingen, en het hogere energieverbruik. "Edge computing" biedt een oplossing voor deze problemen: single board computers voeren de analyse van de data uit aan de rand van het netwerk i.p.v. via een backend-server.
In dit project zal een hub onder de vorm van een off-the-shelf single board computer de sensordata verwerken door gebruik te maken van lokaal embedded AI-algoritmes. Met de hulp van een begeleidingsgroep van meer dan 20 Vlaamse bedrijven en kenniscentra, zal deze innovatieve technologie toegepast worden op twee verschillende applicatiescenario’s: healthcare en smart cities.
Het healthcare scenario vertegenwoordigt een typische toepassing waar laag energieverbruik primeert waar er weinig en met lage frequentie data wordt verstuurd. Concreet is in dit scenario een slimme rolstoel ontwikkeld die gegevens verzamelt en verwerkt, over de rolstoel en de gebruiker, aan de hand van onder andere druk-, temperatuur-, hartslag- en bewegingssensoren.
Het smart cities scenario is gebruikt om een toepassing voor te stellen waarbij netwerkbelasting primeert en waar er veel en frequent data verstuurd wordt, in dit project is dit een dashcamtoepassing die de omgeving analyseert en segmenteert.
Deze twee scenario’s zijn gebruikt om gedurende het project de implementatieflow van de snel ontwikkelende technologie van embedded AI te verspreiden binnen de Vlaamse bedrijven. De kennis die werd vergaard binnen dit project, alsook de bestanden die gebruikt zijn bij de verschillende workshops, zijn publiek toegankelijk via de AISiBoCo Knowledge Base (https://cloudedgefog.readthedocs.io). Deze tool kan gebruikt worden als leidraad en naslagwerk bij het ontwikkelen van nieuwe AI-applicaties op "the edge" of "the cloud". Het geeft een overzicht over de mogelijke architecturen, software- en hardwareplatformen, en verduidelijkt de voor- en nadelen van deze verschillende oplossingen.
- Resultaatsbeschrijving
- Resultaatsbeschrijving (Cleaned)
- Start Datum
- 01-03-2020
- Eind Datum
- 28-02-2022
- Verification Status
- Not verified