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TF3820 | TwinCAT 3 Machine Learning Server

Beckhoff bietet eine in TwinCAT 3 nahtlos integrierte Lösung für Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL). TF3820 TwinCAT 3 Machine Learning Server ist ein hochperformantes Ausführungsmodul (Inferenzmaschine) für trainierte ML- und DL-Modelle.

Die Inferenzmaschine wird klassisch in der SPS programmiert. Von hier können Modelle geladen, die ausführende Hardware konfiguriert und die Inferenz ausgeführt werden. Die Ausführung des Modells findet in einem eigenständigen Prozess des Betriebssystems statt. Seitens der ML- und DL-Modelle sind nahezu keine Grenzen gesetzt. Von Clustering-Modellen, über Image Classification bis hin zu Object Detection, die Möglichkeiten bei der Modellauswahl sind äußerst vielfältig.

Das Training der ML- und DL-Modelle erfolgt in etablierten Frameworks, wie z. B. PyTorch, TensorFlow oder MATLAB®. Die Informationen des gelernten Netzes werden als Beschreibungsdatei in die Inferenzmaschine geladen. Dabei wird das standardisierte Austauschformat Open Neural Network Exchange (ONNX) unterstützt, sodass die Welt der Automatisierung und der Data Science nahtlos ineinandergreifen.

Seitens der Ausführung der ML- und DL-Modelle steht ein großes Spektrum an Hardware zur Verfügung. Der TwinCAT 3 Machine Learning Server kann klassisch parallelisiert auf CPU-Kernen arbeiten, nutzt die integrierte GPU der Beckhoff Industrie-PCs oder kann auf dedizierte GPUs, wie beispielsweise von NVIDIA, zugreifen.

Mit dem TwinCAT 3 Machine Learning Server steht eine hinsichtlich der Modelle maximal flexible und hinsichtlich der Hardware hochperformante Inferenzmaschine zur Verfügung. Anwendungen finden sich in prädiktiven und präskriptiven Modellen, im Bereich Machine Vision und der Robotik. Beispiele sind bildbasierte Verfahren zur Sortierung oder Bewertung von Produkten, zur Fehlerklassifikation und Fehler- oder Produktortung sowie Berechnung von Greifpositionen.

Produktstatus:

Produktankündigung | voraussichtliche Markteinführung im 4. Quartal 2022

Produktinformationen

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