Der Wettbewerb "KI-Champions BW" geht in die zweite Runde

Land finanziert ein gemeinsames Projekt zu adaptiven KI-Chips mit rund zwei Millionen Euro

Der Staat finanziert ein gemeinsames Projekt zu adaptiven KI-Chips mit rund zwei Millionen Euro. Dies wird das Kompetenzspektrum für den Technologietransfer in dieser Schlüsseldisziplin der künstlichen Intelligenz weiter erweitern.

Das baden-württembergische Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus finanziert das gemeinsame Projekt zu adaptiven KI-Chips “Mikroelektronik für KI – datenorientierte Implementierung im industriellen Einsatz (DoRiE)” Bei der Institut für Mikroelektronik Stuttgart (IMS CHIPS), das Forschungszentrum für Informatik Karlsruhe (FZI) und der Hahn Schickard Gesellschaft für Angewandte Forschung eV mit rund zwei millionen euro.

Ein wichtiger Schritt in Richtung industrielle Anwendung in mittelständischen Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist in vielen Lebensbereichen die neue Basistechnologie und verfügt über ein gigantisches Wertschöpfungspotenzial. Das Erlernen von KI-Chips wird für Anwendungen in Industrie 4.0 und im Internet der Dinge immer wichtiger. Mit dem Projekt erweitern wir das Kompetenzspektrum für den Technologietransfer in dieser Schlüsseldisziplin der künstlichen Intelligenz weiter. Dies ist ein wichtiger Schritt in Richtung industrieller Anwendung in unseren mittelständischen Unternehmen. Viele Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen in Baden-Württemberg können von dem Angebot erheblich profitieren “, sagte Wirtschaftsminister Dr. Nicole Hoffmeister-Kraut.

Die drei geschäftsbezogenen Institute der Innovationsallianz Baden-Württemberg Lean-AI-Systeme für den dezentralen Einsatz an Sensoren, Robotern oder Maschinen in industriellen Anwendungen. Die drei Institute werden von einem Innovationsbeirat mit Vertretern der Wirtschaft unterstützt.

Niedrigschwelliger Zugang für Unternehmen im Land

Lean AI-Lösungen (Englisch: Edge AI), die auf adaptiven, neuromorphen AI-Chips basieren, vereinfachen den Betrieb komplexer Anlagen und Systeme, indem sie Statusänderungen vor Ort erkennen und bewerten. Daten müssen nicht zuerst von einer großen Anzahl von Sensoren an eine zentrale Instanz übertragen und dann ausgewertet werden. Die dezentrale Intelligenz reduziert die zu übertragende Datenmenge erheblich und kann beispielsweise ein System robuster gegen Fehlfunktionen machen. Ein weiterer positiver Aspekt ist das Rationalisierungspotential, da beispielsweise dank Edge AI anstelle einer großen Anzahl unterschiedlicher Sensoren an einer Maschine nur wenige Sensoren erforderlich sind, um in Echtzeit ein ausreichend genaues Statusbild zu erhalten.

Um den Know-how-Transfer von Wissenschaft und Forschung in die Industrie zu verbessern, bieten die Institute einen Zugang zu einem hochmodernen KI-Beratungsteam, das Unternehmen in Baden-Württemberg offen steht. Über QuickChecks und Exploring Projects besteht die Möglichkeit, neben einer ersten Bewertung und Bewertung von Anwendungsideen für Edge AI in Ihrem eigenen Unternehmen eine realisierbare technische Lösung zu skizzieren. Interessierte Unternehmen können bei den Partnerinstituten die kostenlosen QuickChecks beantragen.

Edge AI

Das Thema Edge AI erfordert eine effiziente Datenverarbeitung mit speziellen Hardwarebeschleunigern, die im Projekt als skalierbare Komponenten verfügbar sind, um beispielsweise besonders energiesparend zu sein
oder sehr schnell zu sein. Jede industrielle Anwendung erfordert eine maßgeschneiderte Implementierung der Edge AI-Lösung. Das Projekt zeigt, wie verschiedene Implementierungen mit einem Edge AI-Kit schnell und flexibel realisiert werden können.

Basierend auf dem modularen System werden verschiedene Funktionen und Komponenten für den industriellen Einsatz entwickelt. Anwendungen sind hier beispielsweise Sensorlösungen mit integrierter lokaler KI zur Objekterkennung, Edge-KI-Lösungen für Roboterarme im Leichtbau und kollaborative Anwendungen oder Greifsysteme mit lokaler Intelligenz. Neben dem Einsatz von Edge AI aus Sicherheitsgründen soll auch ein automatisierter Prüfstand zur Multisensordatenerfassung für AI-Trainingsdaten implementiert werden.

Die Forschungseinrichtungen haben bereits Interessensbekundungen von bekannten kleinen und mittleren Industrieunternehmen für den Innovationsbeirat erhalten. Interessierte Unternehmen haben auch die Möglichkeit, während der Projektlaufzeit dem Beirat beizutreten. Darüber hinaus Vernetzung mit anwendungsorientierten KI-Forschungsinitiativen im Land wie dem Fortschrittszentrum “Lernsysteme und kognitive Robotik” oder das “Kompetenzzentrum für KI-Technik CC-KING” gezielt auf.

Institut für Mikroelektronik Stuttgart: Mikroelektronik für KI – datenorientierte Implementierung im industriellen Einsatz

Hahn-Schickard-Gesellschaft für Angewandte Forschung eV

Institut für Mikroelektronik Stuttgart

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