ML@E2DGE - Machine learning at the extreme edge

Voor Vlaanderen is één van de uitdagingen het real-time en energie-efficiënt informatie extraheren en verwerken aan de rand, the edge, d.m.v. AI (AI voor Vlaanderen). Heel recent is er een trend om machine learning uit te voeren op devices die zich bevinden op de uiterste rand, de extreme edge, op de grens tussen de analoge, fysische wereld, en de digitale wereld. Ze bestaan uit sensoren en een resource constrained device, een device met een beperkte hoeveel geheugen, rekenkracht en energieverbruik. De uitdaging bestaat erin om nauwkeurige, energie-efficiënt machine learning modellen te ontwikkelen voor deze wearable devices. Dit kan verwezenlijkt worden d.m.v. embedded machine learning.

In het onderzoek Machine Learning at the Extreme Edge bekijken we, d.m.v. een case study, hoe embedded machine learning kan toegepast worden in de ontwikkeling van intelligente wearable systemen. Daarnaast worden er strategieën geformuleerd om het model, de data processing en de machine learning pipeline te verbeteren.

Contact

joeri.verbiest@kdg.be

+32 3 502 25 24

Betrokken opleiding: Multimedia en Creative Technology (MCT)

Financieringskanaal: PWO

Looptijd: 1 december 2021 – 30 november 2023

Meer info

Project- en resonanspartners:

  • Zorginstelling Heder
  • Centre for Health and Technology (Universiteit Antwerpen)
  • Capetech
  • Faculteit Revalidatiewetenschappen, onderzoeksgroep Reval (Universiteit Hasselt)
  • Departement Revalidatiewetenschappen en Kinesitherapie, onderzoeksgroep MOVANT (Universiteit Antwerpen)
  • Edge Impulse Inc.
  • Comate Engineering & Design
  • VR Base
  • Hersenletsel Liga
  • Onderzoekscentrum Zorg in Connectie (KdG)

Meer weten, samenwerken of een persvraag?

Je kan bij ons onderzoekscentrum Duurzame Industrie onder meer terecht voor:

  • Het vergroenen van chemische processen en hergebruiken van afvalstromen.
  • In-house ontwikkelde AI-gebaseerde tools om processen en producten te optimaliseren.
  • Het ontwikkelen van alternatieve aandrijfsystemen, brandstofsystemen voor alternatieve brandstoffen en emissiemetingen op verbrandingsmotoren.
  • Analyses van voertuigdata door simulaties en reverse engineering op CAN-bussystemen.

Contacteer ons vrijblijvend