Intelligente Edge-Knoten sparen Energie

Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) hat die Förderung des Projekts AI-Disco – Edge Cloud AI for Distributed Sensing & Computing mit 15 Millionen Euro bewilligt. AI-Disco ist das erste Modul der R+I Factory (Research and Innovation Factory AI & Microelectronic), einer bundesweiten, modularen Forschungs- und Innovationsstruktur an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Mikroelektronik. Konsortialführer ist das IHP – Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik. Das Fraunhofer IPMS bringt Expertise in KI-basierender Sensorik und Edge Computing ein.

Anwendungen in Bereichen wie Smart Cities, kritische Infrastrukturen, Industrie 4.0 oder in Energieversorgung nutzen zunehmend die Auswertung von Daten in Echtzeit. Gleichzeitig steigt der Energiebedarf, wenn große Datenmengen zwischen Anwendungen und Rechenzentren übertragen werden. Genau hier setzt das Projekt an und entwickelt eine offene, rekonfigurierbare Plattform für energieeffiziente, verteilte KI-Verarbeitung an der Schnittstelle von Edge und Cloud.

Daten lokal in Echtzeit verarbeiten

Die Idee ist einfach: Intelligente Edge-Knoten verarbeiten beispielsweise Sensordaten direkt dort, wo sie anfallen – lokal, in Echtzeit und ohne unnötige Datenübertragung. So kann das System Energie sparen, Latenzen reduzieren und sensible Daten besser schützen. Nur das Wesentliche wird mit der Cloud geteilt. AI-Disco baut dabei auf verschiedenen Vorarbeiten und Entwicklungen auf, darunter die Harmmonai-Beschleunigung, ein RRAM-basierender KI-Beschleuniger sowie eine neuartige Spiking-Neuralnetzarchitektur. Technische Basis sind unter anderem RISC-V-basierende Edge-Hardware, die mit KI-Beschleunigern erweitert wird, sowie Methoden wie Federated Learning (verteiltes Lernen, d. h. KI-Lernen ohne zentrale Datensammlung) und Ansätze aus der neuromorphen KI. Auch Themen wie integrierte Kommunikation und Sensorik (ISAC/6G) sind als Anwendungsfeld adressiert.

Energieeffizienz trifft auf künstliche Intelligenz

Intelligente Systeme erfordern mehr als nur Rechenleistung. Energieeffiziente Plattformen mit leistungsstarker KI-Hardware und flexibler Software legen den Grundstein für moderne Edge-Anwendungen – von Prototyp bis Serie.

Minispektrometer bestimmt Reifegrad

Das Fraunhofer IPMS bringt Kompetenz in KI-basierender Sensorik sowie neuromorpher Hardware in das Verbundprojekt ein. Ziel ist es, energieeffiziente, KI-fähige Hardwarebausteine und anwendungsnahe Demonstratoren für Industrie, Landwirtschaft und Medizintechnik zu entwickeln. Im Zentrum der Arbeiten stehen intelligente Sensorsysteme mit latenzarmen Schnittstellen zur Edge-KI-Plattform. Dafür realisiert das Institut Demonstratoren wie ein miniaturisiertes, KI-gestütztes NIR-Spektrometer zur Reifegradbestimmung von Obst sowie ein brillenbasierendes Ultraschall-Eye-Tracking-System für medizinische Anwendungen und die Mensch-Maschine-Kollaboration.

Ergänzend entwickelt das Institut neuromorphe KI-Prozessoren auf FeRAM-Basis, die Rechen- und Speicheroperationen direkt zusammenführen (sogenanntes In-Memory-Computing). Durch die Fertigung in 22-nm-FDSOI-Technologie sowie umfassender Charakterisierung und Optimierung entstehen besonders energieeffiziente Edge-KI-Lösungen.