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3 Beiträge

Deep Learning auf FPGAs – Geht das?
KI und neuronale Netze sind längst keine Zukunftsmusik mehr – sie verändern unsere Welt. Doch wie bringt man rechenintensive Algorithmen auf kleine… Weiterlesen
KI und neuronale Netze sind längst keine Zukunftsmusik mehr – sie verändern unsere Welt. Doch wie bringt man rechenintensive Algorithmen auf kleine Hardware wie FPGAs?

In seiner Masterarbeit hat sich unser Kollege Tobias genau dieser Herausforderung gestellt und mithilfe Bayes'scher Optimierung FPGAs fürs Deep Learning fit gemacht.
Was er dabei herausgefunden hat und welche Möglichkeiten das eröffnet, erfahrt ihr in unserer neuesten Entwicklernotiz!


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13.03.2025

/ Entwicklernotizen / News / Tech

Neue Projektwebsite des Forschungsprojekts ECS4DRES online
Im Rahmen des Projekts ECS4DRES befasst sich die Ingenics Digital GmbH mit der Implementierung von energiesparenden und akkuraten neuronalen Netzen… Weiterlesen
Im Rahmen des Projekts ECS4DRES befasst sich die Ingenics Digital GmbH mit der Implementierung von energiesparenden und akkuraten neuronalen Netzen zur Datenvorverarbeitung mit dem Ziel, die Betriebsdauer von batterieversorgten Systemen zu optimieren. Dahingehend werden auch Methoden zur Absicherung der neuronalen Netze entwickelt, um die Verwundbarkeit gegenüber gezielter Manipulation zu reduzieren. Zudem soll die Betriebsfähigkeit mit einer passiven Versorgung aus Umgebungsenergie evaluiert werden.

Des Weiteren werden Softwarefunktionen für die abgesicherte Kommunikation im Smart Grid entwickelt. Dabei werden Algorithmen implementiert, die die Zuverlässigkeit des Smart Grids verbessern und es vor Manipulationen schützen.

Im Einzelnen werden folgende Aufgaben bearbeitet:

a) Eingehende Analyse des Energiebedarfs neuronaler Netze, um anschließend neuronale Netze für die Datenvorverarbeitung zu entwickeln, die besonders energiesparend arbeiten und gleichzeitig gute Ergebnisse liefern. Dafür werden sowohl verschiedene Optimierungen der Netzarchitektur als auch der Energiebedarf beim Einsatz verschiedener aktueller Compiler zur Erzeugung von Netzrepräsentationen untersucht, um eine deutliche Optimierung der Batterielebensdauer zu erreichen. Zudem soll die Betriebsfähigkeit mit der geringen Leistung einer passiven Versorgung aus Umgebungsenergie evaluiert werden.

b) Untersuchung und Bewertung von Methoden zur Absicherung der ML-Algorithmen gegen Angriffe z.B. mit verfälschten Daten, um die neuronalen Netze so gegenüber gezielten Manipulationen weniger verwundbar zu machen.

c) Entwicklung von Softwarefunktionen für die abgesicherte Kommunikation im Grid. Dabei müssen Algorithmen entwickelt werden, die die Zuverlässigkeit des Smart Grids verbessern und es vor Manipulationen schützen.

Hier finden Sie die neue Projektseite: https://ecs4dres-project.eu/


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13.02.2025

/ News / Tech

Neue Entwicklernotiz: Sichere Firmwareupdates mit MCUBoot auf STM32
In unserer neuesten Entwicklernotiz zeigt Benjamin, wie der vielseitige MCUBoot Bootloader auf einem STM32 für sichere und zuverlässige… Weiterlesen
In unserer neuesten Entwicklernotiz zeigt Benjamin, wie der vielseitige MCUBoot Bootloader auf einem STM32 für sichere und zuverlässige Firmwareupdates sorgt.

Highlights:

  • Flexibilität und Sicherheit: Mit den richtigen Konfigurationen bietet MCUBoot Schutz vor fehlerhaften Updates und ermöglicht den sicheren Austausch von Firmware.
  • Update-Mechanismen: Ob mit Scratch-Bereich oder Padding – beide Ansätze haben ihre Stärken und Schwächen. Benjamin erklärt, wie man die richtige Entscheidung trifft.
  • Fallbacks: Von Validierungsfehlern bis Stromausfällen – MCUBoot verfügt über Mechanismen, um das System auch in schwierigen Situationen stabil zu halten.

 
Erfahrt, wie die Kombination aus Know-how und Tools wie MCUBoot und ImgTool Firmwareupdates auf ein neues Sicherheitslevel hebt. Mehr dazu findet ihr hier.


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27.01.2025

/ Entwicklernotizen / News / Tech