Künstliche Intelligenz bestimmt immer mehr unser aller Leben und bietet enormes Potential für die Wirtschafts- und Innovationskraft Deutschlands. Den hohen Energieverbrauch der KI-Technologien gilt es jedoch zu reduzieren. Aus diesem Grund initiierte das Bundesforschungsministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) den Pilotinnovationswettbewerb „Energieeffiziente KI-Systeme“, um neue Ideen für energiesparende Chips zu fördern. Die Aufgabenstellung lautete, einen Chip zu entwickeln, der es schafft, in EKG-Daten Herzrhythmusstörungen und Vorhofflimmern mit mindestens 90 Prozent Genauigkeit zu erkennen und dabei am wenigsten Energie verbraucht.
Der Wettbewerb ist einer von drei Wettbewerben, die als Ideenradar im Vorfeld der Gründung der Agentur für Sprunginnovationen des BMBF initiiert wurde. Die Agentur soll ein flexibles und schnelles staatliches Förderinstrument sein, das den Durchbruch hochinnovativer Ideen in den Markt unterstützt und beschleunigt.
In der Kategorie ASIC 130 Nanometer (englisch: Application-Specific Integrated Circuit, anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis) konnte sich im Wettbewerb das Team der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und das Team vom Fraunhofer-Institut IIS Erlangen mit dem Projekt: „Low-Power Low-Memory Low-Cost EKG-Signalanalyse mit ML-Algorithmen (Lo3-ML)“ durchsetzen.
In dem Projekt entwickelten die langjährigen Partner des Leibniz-Instituts für innovative Mikroelektronik (IHP) einen Chip, der nichtflüchtige Speicher, sogenannte RRAMs - eine vom IHP entwickelte Technologie - samt Ultra-Low-Power-Schaltungen zum Schreiben und Lesen nutzt. Dieser Ansatz ermöglicht das Aufzeichnen von Daten während der KI-Algorithmus inaktiv ist. Für die Verarbeitung der Daten wird der Algorithmus sehr schnell aktiviert, um seine Aufgabe ebenfalls in äußerst kurzer Zeit zu erledigen. Auf diese Weise erreicht der Chip eine Energieeinsparung von bis zu 95 Prozent im Vergleich zu Systemen, die dauerhaft aktiv sind. Die vom IHP entwickelte Technologieplattform war neben der FPGA-Architekturlösung und dem von GlobalFoundries entwickelten Prozess eine von drei Technologieplattformen, die im Wettbewerb eingesetzt wurden.
Weitere Informationen auch unter: Pressemitteilung FAU; Pressemitteilung des BMBF
