Aktuelles
Weißwurst & Technik
Am 4. März 2024 fand bei Ginzinger wieder die interne Technologie-Demo "Weißwurst und Technik" statt. Ziel des Events: Breites Interesse für aktuelle Technologien im Unternehmen wecken.
Technologie-Demo für MitarbeiterInnen
Am 4. März 2024 fand das erste "Weißwurst und Technik" 2024 bei Ginzinger electronic systems statt. Ziel des Formats ist es, ein breites Interesse für aktuelle Technologien im Unternehmen zu wecken und einen angeregten Austausch zwischen den Abteilungen zu fördern. Damit sichern wir unseren Kunden den technologischen Fortschritt, in dem wir neue Trends & Verfahren in Produktion und Entwicklung vorantreiben.
Vorgestellte Themen
Nachdem Es gab wieder einen bunten Mix aus Themen, bestehend unter anderem aus folgenden Vorträgen:
- Wie man einen AI - Face Detector auf der Ginzinger Embedded Plattform baut
- Buchvorstellungen: Das Ziel von Goldratt, Die 7 Prinzipien für den neuen Maschinenbau von Löffler
- Was ist eigentlich: Chat GPT
- Vorstellung interner Innovationsideen
Nach der gemeinsamen Weißwurst-Veggi-TechnikerInnen-Jause ging es im Deep Dive weiter mit den Themen:
- Erfahrungen mit dem µC Betriebssystem Zephyr
- WiFi Signalintegrität
- Yolo and the Darknet
Technologie & Weißwurst
Details zu den Highlights:
AI & ML in Embedded Systems
Wie man einen AI - Face Detector auf der Ginzinger Embedded Plattform baut
Wie einfach es ist auf der Ginzinger embedded Linux Plattform einen eigenen Face Detector zu trainieren hat Stefan Hager eindrucksvoll demonstriert.
Im Rahmen der Messedemo für die embedded world 2024 hat er selbst auf dem i.MX8M+ einen Neuronales Netz trainiert und eine einfache Applikation dafür entwickelt.
Wie wichtig dabei die richtigen Trainingsdaten und die Auswahl der besten Netze als Grundlage sind hat Stefan dabei sehr kurzweilig und interessant erklärt.
Entwicklung Software
Deep-Dive WiFi Signalintegrität
In seinem Fachvortrag zur Signalintegrität bei WiFi Funkschnittstellen zeigte uns Herni Roosen wie man Signale mit dem Teledyne Waverunner Oszilloskop misst.
Diese Messungen sind notwendig um die Zuverlässigkeit und Integrität der Schnittstellen zu gewährleisten. Wichtig ist hier die korrektheit der sogenannten Augendiagramme, dadurch sehen wir ob die Signalform selbst passt und können daraus z.B. ableiten:
- Bei Over- und Undershoots muss die Treiberstärke angepasst werden.
- Bei unpassender Flankensteilheit wird die Slewrate neu eingestellt
Wenn Laufzeiten zu lange werden darf die Hardwareentwicklung die Leiterbahnlängen ggf. nochmal anpassen
Entwicklung AI
Deep-Dive "Yolo and the Darknet"
Unser KI Experte Johannes Kaisinger zeigte uns im Deep Dive Yolo and the Darknet wie ein Image Classifier eigentlich arbeitet. Im Rahmen seiner Projekte bei Ginzinger electronic systems beschäftigt sich Johannes schon mit viel Erfahrung intensiv um die Themen der Bilderkennung. Welche Grundlagen hier am Arbeiten sind hat er uns in seinem Vortrag nähergebracht.
Wie ist die Architektur von Darknet-53 als Basis von YOLO V3 eigentlich aufgebaut. Was ist ein Tensor oder eine Convolution und wie berechnet man eine Aktivierungsfunktion oder den Softmax?
Das alles waren Fragen die beantwortet wurden. Etwas mathematisches Vorwissen hat sicherlich nicht geschadet.
