A.I. basierte Maschinenzustandsüberwachung (1/3)

Dies ist Teil 1 einer mehrteiligen Serie, welche beispielhaft zeigt, wie mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren eine K.I. trainiert wird, die den Zustand einer Maschine in Echtzeit überwachen kann (Condition Monitoring). Die Teile sind folgende: Problemstellung, Lösungsweg und Datenerhebung (dieser) Training und Evaluation mit Tensorflow 2.0 Deployment und Anwendungsbeispiel mit Tensorflow Serving in Amazon ECS Dabei wird ein Neuronales Netz mit Tensorflow 2.0 angelernt, als Tensorflow Serving gepackt und in Amazon Elastic Container Service (ECS) in der Cloud Deployed. Außerdem wird eine simple Beispielanwendung die Sensordaten an den Cloud Endpunkt übertragen und den Maschinenzustand visualisieren. […]

By |2020-02-06T12:06:59+00:0001/2020|Categories: Allgemein|Tags: , , , , , , , |2 Comments

iPhone als Fahrdynamik-Datenlogger ✔

  Das iPhone ist durchaus geeignet eine gute Datenquelle für Fahrdynamik-Applikationen zu sein. Das im iOS verfügbare Core Motion Framework, welches eine Sensordatenfusion durchführt, erleichtert die anschließenden Berechnungen ungemein. […]