08/01/2016 - Ein einziger Chip zur Identifizierung und Steuerung der Fahrzeugführung

Menéame

Die Digitale Elektronik-Design-Gruppe der UPV/EHU • die Entwicklung einer Computer-Intelligence-System auf einem einzigen Chip für die Integration in intelligente Umgebungen. Das System wurde in zwei Umgebungen getestet: die Umgebung iDorm, Schlafzimmer entwickelt von der Gruppe der intelligenten Umgebungen der Universität Essex, und die Umgebung eines Autos, dank der Daten von der Universität Sabanci in Istanbul in dem Auto genannt Uyanik.

Raul Finker, Forscher der Abteilung für Elektrizität und Elektronik an der Fakultät für Wissenschaft und Technologie der UPV/EHU, vor kurzem promovierte, hat es geschafft, ein künstliches neuronales Netzwerk und seine Lernalgorithmen in einem kleinen integrierten Kreislauf zur Integration in intelligente Umgebungen zu implementieren. Neuronale Netzwerke sind eine der am häufigsten verwendeten Techniken der Computer-Intelligence: Sie sind von den Gehirnen der Lebewesen inspiriert und können durch den Einsatz verschiedener Lernalgorithmen lernen und sich an Veränderungen in der Umgebung anpassen.

Zu diesem Zweck haben Sie programmierbare Logikgeräte verwendet, die die Implementierung des gesamten erforderlichen Systems auf einem einzigen Chip ermöglichen, indem Sie eine Hardware/Software-Architektur nutzen: Das neuronale Netzwerk in Hardware und Software-Lernalalgorithmen wurde implementiert. So erreichen sie eine viel schnellere Datenverarbeitung als üblich und ihre Implementierung in Umgebungen der Umweltintelligenz - ein Modell der Interaktion, in dem die Menschen von einer elektronischen Umgebung umgeben sind, die ihre Präsenz warnt, die für den Kontext sensibel ist und auf die Bedürfnisse und Gewohnheiten der Nutzer adaptiv und nicht aufdringlich reagiert - erweist sich als schnell und nicht groß.

Ein völlig autonomes System, das sich an einen Benutzer anpassen kann

Um nachzuweisen, dass die vorgeschlagene Hardware/Software-Architektur in den Umgebungs-Intelligence-Umgebungen, für die sie entwickelt wurde, verwendet werden kann, haben sie zwei Anwendungen in intelligenten Umgebungen entwickelt.

Die erste ist eine bewohnte Umgebung namens iDorm. Diese Umgebung ist ein Schlafzimmer, das von der Gruppe der intelligenten Umgebungen der Universität Essex entwickelt wurde, die ihnen die Daten zur Verfügung gestellt hat, mit denen sie die Studie durchgeführt haben. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass es mit Hilfe des entwickelten Systems möglich ist, das neuronale Netzwerk so zu trainieren, dass es den Bedürfnissen des Benutzers der Umgebung entspricht und die Reaktion auf diese Bedürfnisse überwachen kann.

"Wir sahen, dass das System in der Lage war, sich perfekt an das Verhalten eines Benutzers anzupassen, um die verschiedenen Elemente in diesem Schlafzimmer zu kontrollieren, und dass es sich an die Veränderungen an den verschiedenen Jahreszeiten anpasste," erklärt Finker.

Die zweite Anwendung ist die Entwicklung einer Echtzeit-Fahrerkennung für Umweltinformationen, die auf die Umgebung eines Autos angewendet werden. Für die Durchführung dieser Anwendung wurden die verwendeten Daten vom Drive-Safe Consortium bereitgestellt, insbesondere die Daten, die von der Sabanci University in Istanbul mit einem Limousinenwagen namens Uyanik gewonnen wurden. Mit Hilfe der Daten, die das Auto selbst liefert, wurde ein System entwickelt, das den Fahrer anhand seiner Fahrweise identifizieren kann.

Der große Unterschied zu anderen Identifizierungssystemen besteht darin, dass das System nicht die Verwendung anderer nicht-autonomer Elemente erfordert, wie z. B. Kameras oder Fingerabdrückeleser. "Mit Hilfe der Daten der Beschleunigungsmesser des Fahrzeugs oder durch die Verwendung von Drucken auf den Pedalen des Gaspedals oder der Bremse kann man die Fahrer identifizieren, die sehr gute Ergebnisse erzielen," so der Forscher abschließend.

Diese zweite Anwendung eröffnet neue Wege für künftige Projekte, "an denen wir derzeit arbeiten," fügt der Forscher hinzu. Sie kann zum einen als Sicherheitssystem für den Fahrer dienen, da sie "den Fahrer aus irgendeinem Grund nicht so fahren kann wie sonst" und zum anderen als Sicherheitssystem für den Fahrer, denn "Sie könnten feststellen, dass die Person, die Sie fahren, nicht zu denen gehört, die normalerweise dieses Fahrzeug benutzen," erklärt sie. Das sind zwei der möglichen Anwendungen, die das System haben kann, aber es könnte "in einer Vielzahl von Anwendungen umgesetzt werden, je nach Bedarf und Größe des Netzes," so Finker.

Weitere Informationen

Raúl Finker (Barakaldo, 1982) studierte Industrietechnik (Industrietechnik) und Telekommunikationstechnik an der Universität Deusto und machte einen Master in Forschung an fortgeschrittenen elektronischen Systemen an der UPV/EHU. Seine Doktorarbeit mit dem Titel Efficient electronic implementations of adaptive systems for ambient intelligence environments wurde im September 2015 in der Abteilung Elektrizität und Elektronik der Fakultät für Wissenschaft und Technologie der UPV/EHU unter der Leitung von Javier Echanobe und Inés del Campo abgeschlossen. Die Forschung wurde in Zusammenarbeit mit den Universitäten Essex (Vereinigtes Königreich) und Sabanci (Istanbul, Türkei) durchgeführt.

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UPV/EHU

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