Forschungsprojekte

ThinKIsense

Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren

Start: 07.2022

Ende: 06.2025

Die zunehmende Zahl von vernetzten Geräten und Sensoren, das „Internet of Things“ (IoT), ermöglicht vielfältige und neue Anwendungen. Sie sorgt aber auch für eine rasant wachsende Datenmenge. Die Verarbeitung von Daten an ihrem Entstehungsort (Edge Computing) hilft, damit effizient umzugehen. Edge Computing stärkt dabei die Funktionalität, Nachhaltigkeit, Vertrauenswürdigkeit und Wirtschaftlichkeit von Elektronikanwendungen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Vernetzung.

Im Rahmen des Vorhabens ThinKIsense soll mithilfe einer „Predictive Maintenance“-Anwendung die Verarbeitung von Daten von der Cloud direkt in den Sensor verlagert werden. Durch eine gezielte Datenvorverarbeitung im Sensor wird die Kommunikationshäufigkeit gesenkt, was die Energieeffizienz und damit die Lebensdauer der Batterien im Sensor steigert. Für die Vorverarbeitung werden neuronale Netze eingesetzt. Mittels zweier Techniken soll dabei eine Beschleunigung erprobt werden: einmal durch Spezialinstruktionen für künstliche neuronale Netze auf einem angepassten RISC-V-System und einmal durch den Einsatz von Spiking Neural Networks und einem darauf abgestimmten neuromorphen Beschleuniger.

Das FZI erforscht im Projekt ThinKIsense energiesparende neuromorphe Beschleuniger für Spiking Neural Networks, welche etwa mit einem Arm- oder RISC-V-Prozessor gekoppelt werden können, um „Predictive Maintenance“-Aufgaben direkt im Sensor zu lösen. Neben der Hardware-Architektur werden in einem Co-Design-Prozess auch die Spiking Neural Networks selbst durch das FZI entworfen und trainiert.

Ansprechperson

Victor Pazmino Betancourt

Abteilungsleiter

Bereich: Embedded Systems and Sensors Engineering

Forschungsschwerpunkt

Applied Artificial Intelligence

Das Hauptaugenmerk des FZI in diesem Forschungsschwerpunkt liegt auf der praxisnahen Erforschung der Schlüsseltechnologie Künstliche Intelligenz (KI). Innovative KI-Lösungen werden entwickelt und für unserer Partner und Kunden in Anwendungsbereiche wie Mobilität, Robotik, Gesundheitstechnik, Logistik, Produktion sowie Ver- und Entsorgung transferiert.

Sustainable Engineering and Energy

Der Forschungsschwerpunkt umfasst die Erforschung und Gestaltung von nachhaltigen IT-Innovationen in den Querschnittsbereichen von Energie, Mobilität, Produktion, Wasserwirtschaft und Logistik. Dazu gehören sowohl Systeme, die einen ökologisch, sozial und ökonomisch nachhaltigen Umgang mit Ressourcen zum Ziel haben, als auch die strategische Beratung von Unternehmen – insbesondere von KMU – auf ihrem Weg hin zu mehr Nachhaltigkeit.