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KI-Energieeffizienz Forschungs- und Innovationsfabrik für KI & Mikroelektronik startet

Quelle: Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS 1 min Lesedauer

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Fraunhofer-Institut fuer Photonische Mikrosysteme

Moderne Anwendungen nutzen zunehmend die Auswertung von Daten in Echtzeit. Gleichzeitig steigt der Energiebedarf, wenn große Datenmengen zwischen Anwendungen und Rechenzentren übertragen werden, stark an.

Im Projekt AI-DISCO entwickelt das Fraunhofer IPMS Demonstratoren wie z.B. ein miniaturisiertes, KI-gestütztes NIR-Spektrometer zur Reifegradbestimmung von Obst.(Bild: Fraunhofer IPMS)
Im Projekt AI-DISCO entwickelt das Fraunhofer IPMS Demonstratoren wie z.B. ein miniaturisiertes, KI-gestütztes NIR-Spektrometer zur Reifegradbestimmung von Obst.
(Bild: Fraunhofer IPMS)

Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) hat die Förderung des Projekts AI-DISCO mit 15 Millionen Euro bewilligt und damit den Start des ersten Moduls der neuen Research and Innovation Factory AI & Microelectronic ermöglicht. Laut einer Mitteilung soll die offene Plattform energieeffiziente künstliche Intelligenz direkt dorthin bringen, wo Daten entstehen: an die Edge industrieller und infrastruktureller Anwendungen.

AI-DISCO (Edge Cloud AI for Distributed Sensing & Computing) verfolgt das Ziel, eine rekonfigurierbare Infrastruktur für verteilte KI-Verarbeitung zwischen Edge und Cloud aufzubauen. Hintergrund ist der steigende Energiebedarf datenintensiver Anwendungen, etwa in Industrie 4.0, Smart Cities, Energieversorgung oder kritischen Infrastrukturen. Durch intelligente Edge-Knoten sollen Sensordaten lokal und in Echtzeit verarbeitet werden, wodurch Datenübertragungen reduziert, Latenzen gesenkt und Datenschutzanforderungen besser erfüllt werden können.

Technologische Grundlage

Konsortialführer des Projekts ist das IHP Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik. Das Fraunhofer IPMS bringt seine Expertise in KI-basierter Sensorik, Edge Computing und neuromorpher Hardware ein. Technologische Grundlage bilden unter anderem RISC-V-basierte Edge-Systeme mit energieeffizienten KI-Beschleunigern, Federated Learning sowie neuromorphe Architekturen und Spiking Neural Networks. Auch integrierte Kommunikations- und Sensorikkonzepte im Kontext von ISAC und 6G werden adressiert.

Im Projekt entstehen praxisnahe Demonstratoren für Industrie, Landwirtschaft und Medizintechnik. Dazu zählen ein miniaturisiertes, KI-gestütztes NIR-Spektrometer zur Reifegradbestimmung von Obst sowie ein brillenbasiertes Ultraschall-Eye-Tracking-System für medizinische Anwendungen und Mensch-Maschine-Interaktion.

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