Entwicklung und Evaluation eines Flutter-Plugins zur performanten Ausführung von Deep Neural Networks im ONNX-Format auf Edge-Geräten mit NPU

Kontext

Ziel der Masterarbeit ist die Entwicklung eines Flutter-Plugins, das die Ausführung von Deep Neural Networks (DNNs) im ONNX-Format auf mobilen Endgeräten ermöglicht und für die Nutzung von Neural Processing Units (NPUs) optimiert ist.

Ziele

Analyse der Anforderungen für die Integration von ONNX-Modellen in Flutter-Anwendungen Evaluation bestehender Frameworks zur ONNX-Ausführung auf mobilen Plattformen (z.B. Android Neural Networks API, Core ML, etc.) Entwicklung eines Flutter-Plugins (ggf. mit plattformspezifischem Code in Kotlin/Swift/C++) zur Ausführung von DNNs auf NPUs Performancevergleich: NPU- vs. CPU/GPU-Ausführung Dokumentation und Integration in eine Beispielanwendung

Voraussetzungen

Ein Studium der Informatik, Softwaretechnik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Fachs Kenntnisse in Flutter/Dart sowie C++ oder Java/Kotlin oder Swift Interesse an Machine Learning, mobilen Plattformen und Embedded AI Erste Erfahrungen mit ONNX, TensorFlow Lite oder ähnlichen Frameworks sind von Vorteil Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit