Neue Chancen durch Compiler

Speziell auf Systemen mit beschränkten Ressourcen führt der Wunsch Machine-Learning-(ML)-Modelle auszuführen zu neuen Herausforderungen. Für das Training von ML-Modellen kann man zwar auf gängige Softwareframeworks zurückgreifen, auf kleinen Zielsystemen lassen sich solche Frameworks allerdings nicht ohne Umwege für die Ausführung der Modelle nutzen. Dieser Herausforderung kann man mit speziellen Bibliotheken und Compilern begegnen. Mithilfe dieser ist die Ausführung von ML-Modellen auch auf sehr kleinen Prozessoren realisierbar, wodurch sich zukünftig auch in der Logistik neue Anwendungsmöglichkeiten ergeben.