Bachelorarbeit zum Thema KI-basierte Bildanalyse auf Mikrocontroller

Mit der stetigen Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) wächst auch der Bedarf an effizienten Lösungen zur Implementierung der Inferenz von KI-Modellen auf ressourcenlimitierten Systemen. Das Fraunhofer IMS entwickelt in diesem Zusammenhang hardware-basierte Beschleuniger zur effizienten Berechnung der Inferenz auf Field Programmable Gate Arrays (FPGAs).

Was Sie bei uns tun

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines FPGA-basierten Demonstrators zur kontinuierlichen Klassifizierung von Kamerabildern mit Hilfe von Hardwarebeschleunigern für Convolutional Neural Networks (CNNs). Dazu sollen die Kamerabilder zunächst in einem Mikrocontroller vorverarbeitet und anschließend zur Klassifikation an den bereits entwickelten Hardwarebeschleuniger weitergeleitet werden. Nach erfolgreicher Inferenzberechnung soll das Klassifikationsergebnis durch den Mikrocontroller ausgegeben werden. Im Rahmen eines Benchmarkings soll die Inferenzberechnung eines Bildes auf dem Demonstrator hinsichtlich Ressourcenbedarf, Berechnungsdauer und Energiebedarf analysiert und mit einem software-basierten Implementierungsansatz verglichen werden.

Je nach Entwicklungsfortschritt kann unser Open-Source Hardware Compiler tinyHLS“ zur automatischen Generierung von Hardware Beschleunigern für die Inferenz von CNNs weiterentwickelt oder weitere Use Case CNNs aus Bereichen wie Landwirtschaft 4.0, autonomes Fahren oder Qualitätssicherung mit Hilfe von tinyHLS“ auf dem Demonstrator implementiert werden.

Was Sie mitbringen

Studium in den Bereichen Elektrotechnik, Informatik oder vergleichbaren Disziplinen

Sehr gute bis gute Studienleistungen

Grundkenntnisse in Linux und in den Bereichen System on Chip, FPGA-Entwicklung und Verilog

Basiswissen im Bereich KI, insbesondere Convolutional Neural Networks

Ausgeprägte Eigeninitiative und Einsatzbereitschaft

Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit

Was Sie erwarten können

Vielfältige Einblicke in die Arbeit von wissenschaftlichen Mitarbeitenden an einem Forschungsinstitut

Möglichkeit, das Wissen aus dem Studium direkt anzuwenden

Vergütung der Abschlussarbeit, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeitmodell) und ein fester Urlaubsanspruch

Möglichkeit, erste Erfahrungen im Umgang mit SAP zu sammeln

Zentrale Lage direkt neben dem Campus Duisburg (Linie 933: Haltestelle Universität)

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:

Frau Irini Tsiftsi

Tel.:

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS

Kennziffer: 80940 Bewerbungsfrist: