Aitia: Embedded AI techniques for industrial applications

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Beitragende

  • Marcelo Brandalero - , Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (Autor:in)
  • Mitko Veleski - , Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (Autor:in)
  • Hector Gerardo Munoz Hernandez - , Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (Autor:in)
  • Muhammad Ali - , Professur für Adaptive Dynamische Systeme (Autor:in)
  • Laurens Le Jeune - , KU Leuven (Autor:in)
  • Toon Goedemé - , KU Leuven (Autor:in)
  • Nele Mentens - , KU Leuven, Leiden University (Autor:in)
  • Jurgen Vandendriessche - , Vrije Universiteit Brussel (Autor:in)
  • Lancelot Lhoest - , Vrije Universiteit Brussel (Autor:in)
  • Bruno da Silva - , Vrije Universiteit Brussel (Autor:in)
  • Abdellah Touhafi - , Vrije Universiteit Brussel (Autor:in)
  • Diana Goehringer - , Professur für Adaptive Dynamische Systeme (Autor:in)
  • Michael Hübner - , Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (Autor:in)

Abstract

Motivated by an increasing interest from startups in embedded Artificial Intelligence (AI) and by their limited expertise, the AITIA Project targets the development of embedded AI techniques for industrial applications. This extended abstract presents the motivation and the solutions being developed towards four use cases: smart sensors, network intrusion detection, driver-assistance systems, and Industry 4.0.

Details

OriginalspracheEnglisch
TitelProceedings - 2021 31st International Conference on Field-Programmable Logic and Applications, FPL 2021
Herausgeber (Verlag)Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Seiten374-375
Seitenumfang2
ISBN (elektronisch)9781665437592
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2021
Peer-Review-StatusJa

Konferenz

Titel31st International Conference on Field-Programmable Logic and Applications, FPL 2021
Dauer30 August - 3 September 2021
StadtVirtual, Dresden
LandDeutschland

Externe IDs

ORCID /0000-0003-2571-8441/work/159607521

Schlagworte

ASJC Scopus Sachgebiete

Schlagwörter

  • Artificial intelligence, Driver-assistance systems, Embedded systems, Industry 4.0, Machine learning, Network intrusion detection, Smart sensors