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.

Forschungsschwerpunkt

Applied Artificial Intelligence

In diesem Forschungsschwerpunkt liegt das Hauptaugenmerk für das FZI auf den Themen Human-Centric Artificial Intelligence und Künstliche Intelligenz zur Prädiktion. Zudem beschäftigt sich das FZI mit Fragestellungen zu dedizierter Hardware für Künstliche Intelligenz (KI) sowie KI-Engineering.

Smart Systems and Infrastructures

Der Fokus liegt bei diesem Forschungsschwerpunkt auf den Themen rund um kritische Infrastrukturen wie Energiesysteme und Gesundheitsversorgung, Digitalisierung der Verwaltung und öffentlicher Services sowie Bürgerbeteiligung an öffentlichen Entscheidungsprozessen. Unter anderem werden Potenziale der Digitalisierung für effiziente und sichere Betriebsabläufe sowie die Stärkung der Resilienz, Sicherheit und Datensouveränität betrachtet.

Förderhinweis:
Das Projekt ThinKIsense wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Projektpartner:

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