Künstliche Intelligenz auf kleinstem Raum

Durch die Kombination von Edge Computing und Künstlicher Intelligenz (Edge-AI) können Geräte Entscheidungen in wenigen Millisekunden treffen, indem die Daten direkt am Ort ihrer Entstehung verarbeitet werden – ohne unsichere Verbindungen, hohe Latenzzeiten, große Energie-Aufwände oder Kosten durch die Übertragung. Edge AI kann somit in den unterschiedlichsten Bereichen genutzt werden, beispielsweise im Internet der Dinge (IoT), in intelligenten Verkehrssystemen, in der Robotik und in der Gesundheitsversorgung. Das Hauptziel von dAIEDGE, unter der Leitung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), ist die Unterstützung und Sicherstellung einer raschen Entwicklung und Marktakzeptanz für verteilte Edge-AI-Technologien, wie Hardware, Software, Frameworks und Tools. "Durch die Entwicklung von intelligenten Edge-Geräten sind diese besser und schneller in der Lage, komplexe Entscheidungen autonom zu treffen und auf Echtzeitdaten zu reagieren. Das ist die Basis für ein dynamisches KI-Ökosystem mit verteilten, vertrauenswürdigen, effizienten und skalierbaren Methoden der Künstlichen Intelligenz", sagt Prof. Didier Stricker, Leiter des Forschungsbereichs Augmented Vision beim Konsortialführer DFKI in Kaiserslautern.

Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD ist Teil des Projektkonsortiums und leitet die Pilotentwicklung im Bereich Smart City und Autonomer Robotik (u.a. für die Luft- und Raumfahrt). Das Team der Abteilung "Virtual and Augmented Reality" unter der Leitung von Holger Graf bringt Expertise bei der Implementierung der bildbasierten Software-Basis für neuromorphe Sensorik mit ein.

"Neuromorphe Bildsensorik, […] überträgt nur Informationen über die Pixel in einem Bild, welche sich geändert haben. Sie ist daher in der Lage, mit Hochgeschwindigkeit sehr komplexe Bilder und dynamische Szenen verarbeiten zu können – aber mit viel weniger Daten und weniger Strom. Neuromorphe Sensorik kann in autonomen Robotern, wie beispielsweise Mährobotern, oder Drohnen, aber auch Autos zum Einsatz kommen", erläutert Holger Graf. Gemeinsam mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) sowie dem DFKI arbeiten die KI-Spezialist*innen nun gemeinsam an der Weiterentwicklung einer am Fraunhofer IGD entwickelten Bildverarbeitung. Diese ermöglicht es, Objekterkennungen und Posenschätzungen auf herunterskalierten, für neuromorphe Hardware ausgelegten neuronalen Netz-Modellen (Spiking Neural Networks – SNN) durchzuführen. Offizieller Projektstart ist Anfang September 2023.

Das Exzellenznetzwerk hat ein Projektvolumen von 14,4 Millionen Euro, wovon 10,7 Millionen durch die Europäische Union gefördert werden. dAIEDGE wird eng mit den wichtigsten europäischen KI-Initiativen wie HumanE-AI-Net, CLAIRE, ELLIS und AI4EU zusammenarbeiten. Um die Mobilität der Wissenschaftler*innen durch Forschungsaustausche zu unterstützen und industrielle Forschungsprojekte durchzuführen, wird das Exzellenznetzwerk 30 Projekte durch die Veröffentlichung von drei offenen Ausschreibungen mit einer Gesamtsumme von 1,8 Milionen Euro fördern. (ps)