{"id":3194,"date":"2025-07-17T13:34:04","date_gmt":"2025-07-17T11:34:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.asm.tf.fau.de\/?p=3194"},"modified":"2025-07-17T13:36:27","modified_gmt":"2025-07-17T11:36:27","slug":"unified-microcontroller-inference-platform-umip","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.asm.tf.fau.de\/en\/2025\/07\/17\/unified-microcontroller-inference-platform-umip\/","title":{"rendered":"Unified Microcontroller Inference Platform (UMIP)"},"content":{"rendered":"<p><strong>Problem:<\/strong> Aktuelle Microcontroller-Evaluierungs- und Entwicklerboards eignen sich nur bedingt, um verschiedenste KI-Methoden \u2013 zum Beispiel tiefe neuronale Netze \u2013 plattform- und hersteller\u00fcbergreifend zu testen. EdgeVolution, eine Plattform zur Suche neuer neuronaler Architekturen f\u00fcr Edge-KI auf Basis evolution\u00e4rer Algorithmen, nutzt daher eine Auswahl an Entwicklerboards inklusive zugeh\u00f6riger Power Profiler Kits (etwa Nordic nRFxxx mit PPK2). Allerdings fehlt es an einer einheitlichen Norm und an harmonisierter Hersteller-Software: Jedes Board erfordert eine eigene Hardware-Konfiguration, und die Messung von Spannungsversorgung sowie Leistungsaufnahme ist je nach Hersteller unterschiedlich implementiert oder gar nicht vorgesehen. Dies erschwert nicht nur vergleichende Tests verschiedener Mikrocontroller, sondern auch die Identifikation jener Plattformen, auf denen eine Methode zuverl\u00e4ssig und stabil l\u00e4uft.<\/p>\n<p><strong>L\u00f6sung:<\/strong> Zur \u00dcberwindung dieser Heterogenit\u00e4t soll ein universelles PCB entworfen werden, das beliebige Microcontroller aufnimmt. Es wird eine standardisierte Schnittstelle zum Programmieren (Flashen) bereitstellen, ein einheitliches Kommunikationsprotokoll nutzen und die Messung von Spannung sowie Leistungsaufnahme standardisieren. Damit lassen sich Tests \u00fcber unterschiedliche Mikrocontroller hinweg unkompliziert durchf\u00fchren und vergleichbare Ergebnisse erzielen.<\/p>\n<p><strong>Anforderungen an das System<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Universelles PCB mit Status-Indikatoren (LEDs)\n<ul>\n<li>LED f\u00fcr \u201cSpannung vorhanden\u201d<\/li>\n<li>LED f\u00fcr \u201cVerbunden, Kommunikation aktiv\u201d<\/li>\n<li>LED f\u00fcr \u201cIdle\u201d<\/li>\n<li>LED f\u00fcr \u201cInference\u201d<\/li>\n<li>LED f\u00fcr \u201cFault\/Other\u201d<\/li>\n<li>LED programmierbar (1x)<\/li>\n<li>1-2 USB B oder C f\u00fcr die Verbindung zum Host-Computer<br \/>\n\u25a0 1 COM Port zum Flashen und Kommunikation \/ UART,<br \/>\nPC &lt;-&gt; Zielmicrocontroller<br \/>\n\u25a0 1 COM Port zum Daten auslesen (Leistungsaufnahme \/ mA \u00fcber die Zeit, Spannung \u00fcber die Zeit, 2 Custom Digital Out Flags \u00fcber die Zeit)<br \/>\nPC &lt;-&gt; \u00c4u\u00dfere Parameter<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Aufsteck-PCBs oder individualisierte PCBs mit einer Auswahl an Mikrocontrollern, zum Beispiel\n<ul>\n<li>M0+ (RP2040 und RP2350)<\/li>\n<li>STM32 family (M0(+), M3, M4, M33F)<\/li>\n<li>Nordic family<\/li>\n<li>ESP32 family<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Profil des Studierenden<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Erfahrung in der Entwicklung von Microcontroller-Schaltungen<\/li>\n<li>PCB-Design in g\u00e4ngiger Software (bspw. Eagle), BOM-Liste und effizientes Routing sind bekannte Schlagw\u00f6rter<\/li>\n<li>Interesse an Fragestellung an der Schnittstelle Hardware und KI<\/li>\n<li>Programmiererfahrung in C und Python<\/li>\n<li>Engagiert, kreativ, probleml\u00f6sungsorientiert<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>M\u00f6glichkeiten: <\/strong>Projektarbeit (5 &#8211; 10 ECTS, je nach Komplexit\u00e4t) &#8211; PCB Design, Bestellen der best\u00fcckten PCBs und Testen in der EdgeVolution\/Microcontroller as a Service Umgebung an der Schnittstelle Microcontroller &lt;-&gt; KI.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Referenzen<br \/>\n<\/strong>[1] R. Groh and A. M. Kist, &#8220;End-to-end Evolutionary Neural Architecture Search for Microcontroller Units,&#8221; 2023 IEEE International Conference on Omni-layer Intelligent Systems (COINS), Berlin, Germany, 2023, pp. 1-7, <a href=\"10.1109\/COINS57856.2023.10189194\">doi: 10.1109\/COINS57856.2023.10189194<\/a>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Ansprechpartner<\/strong><br \/>\nProf. Dr. Andreas Kist\u00a0 <a href=\"mailto:andreas.kist@fau.de\">andreas.kist@fau.de<\/a><br \/>\nRen\u00e9 Groh\u00a0 <a href=\"mailto:andreas.kist@fau.de\">rene.groh@fau.de<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Problem: Aktuelle Microcontroller-Evaluierungs- und Entwicklerboards eignen sich nur bedingt, um verschiedenste KI-Methoden \u2013 zum Beispiel tiefe neuronale Netze \u2013 plattform- und hersteller\u00fcbergreifend zu testen. 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