KI in Embedded Systems Wie neuronale Netze bei der Motorregelung unterstützen

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Moderne Embedded Controller sind zunehmend leistungsfähig und eröffnen damit erstmals realistische Möglichkeiten für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Motorregelung. Gleichzeitig sind klassische Regelungsverfahren wie PID etabliert und industriell bewährt. Wo liegt also der Mehrwert vom KI-Einsatz?

Künstliche Intelligenz (KI) direkt auf Embedded Systemen einsetzen? Diese Frage rückt für viele Entwickler zunehmend in den Fokus, da heutige Mikrocontroller eine deutlich höhere Rechenleistung bieten als noch vor wenigen Jahren. Zusätzlich stehen spezialisierte Neural Processing Units (NPUs) zur Verfügung, die die Ausführung neuronaler Netze auch unter strengen Ressourcenbedingungen ermöglichen. Besonders in der Regelungstechnik versprechen Verfahren wie Reinforcement Learning (RL) und Tiny Machine Learning (TinyML) eine höhere Robustheit, eine bessere Anpassungsfähigkeit an Nichtlinearitäten sowie Potenziale zur Energieeinsparung.

Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage: In welchen Anwendungsfällen bietet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz einen konkreten Mehrwert? Dieser zeigt sich insbesondere dort, wo in der Entwicklung eine hohe Variantenvielfalt, wechselnde Lastprofile oder nichtlineare Systemeigenschaften zu berücksichtigen sind. In der Motorregelung kommen zusätzlich steigende Anforderungen an Robustheit, Energieeffizienz und kurze Inbetriebnahmezeiten hinzu, was den Aufwand für Parametrierung, Anpassung und Pflege klassischer Regelungsverfahren weiter erhöht.