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23.03.2021 13:38

Kaiserslauterer Forscher gewinnen Innovationspreis für energieeffiziente KI-Hardware

TU Kaiserslautern Universitätskommunikation
Technische Universität Kaiserslautern

    Ein Forscherteam der TU Kaiserslautern (TUK) und des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik hat den Pilotinnovationswettbewerb „Energieeffiziente KI-Systeme“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gewonnen. Aufgabe war es innerhalb eines Jahres eine möglichst energieeffiziente Hardware für den Einsatz von KI-Systemen zu entwickeln. Dabei mussten in von der Charité in Berlin zur Verfügung gestellten EKG-Daten Herzrhythmusstörungen und Vorhofflimmern mit einer Genauigkeit von mindestens 90% erkannt werden. Ziel war es unter diesen Vorgaben den Energieverbrauch der Hardware zu minimieren, da diese in tragbaren Geräten zum Einsatz kommen soll.

    Die Gewinnerprojekte wurden am 11. März von Bundesforschungsministerin Anja Karliczek bekannt gegeben und der Preis virtuell übergeben. „Wir freuen uns riesig über den Preis und die Anerkennung unserer Arbeit“, so Prof. Dr.-Ing. Norbert Wehn vom Lehrstuhl Entwurf mikroelektronischer Systeme der TU Kaiserslautern, der das Projekt zusammen mit Dr. Jens Krüger vom Fraunhofer ITWM geleitet hat. Die Wissenschaftler aus Kaiserslautern gewannen in der Kategorie FPGA (englisch: Field Programmable Gate Array, ein programmierbarer Logik-Schaltkreis) mit dem Projekt: „Holistischer Ansatz zur Optimierung von FPGA Architekturen für tiefe neuronale Netze via AutoML – Automatisches Maschinenlernen“. Die Siegerprojekte des Wettbewerbs haben die exklusive Möglichkeit, ein Forschungsprojekt zur Umsetzung ihres Ansatzes mit Anwendungspartnern zusammen in Höhe von einer Million Euro zu erhalten.

    „Unser Lösungsansatz betrachtet die Problemstellung ganzheitlich und nutzt das enge Zusammenspiel zwischen der Topologie des neuronalen Netzes und einer energieoptimierten FPGA-Implementierung aus“, erläutert Prof. Wehn. Die Wahl des Netzes hat einen erheblichen Einfluss auf die Energieeffizienz der Hardware und umgekehrt. „Diese gegenseitigen Abhängigkeiten haben wir berücksichtigt und via neuronaler Architektursuche automatisiert optimiert. Durch diese Kombination ist eine neue vereinheitlichende Methodik entstanden, die nicht nur energieeffizienter als bislang ist, sondern auch eine Reduzierung der Entwicklungszeit für optimale neuronale Netzwerktopologien und entsprechende FPGA Implementierungen ermöglicht.“ In diesem Projekt konnte die Expertise des Fraunhofer ITWM im Bereich der Optimierung von neuronalen Netzwerktopologien mit der Expertise des Lehrstuhls Entwurf mikroelektronischer Systeme auf dem Gebiet des energieeffizienten Hardwareentwurfs synergetisch genutzt werden, was zum Erfolg dieses Projektes geführt hat.

    Fragen beantwortet:

    Prof. Dr.-Ing. N. Wehn
    Lehrstuhl Entwurf Mikroelektronischer Systeme
    Tel.: 0631 2054436
    E-Mail: wehn@eit.uni-kl.de


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Informationstechnik
    überregional
    Kooperationen, Wettbewerbe / Auszeichnungen
    Deutsch


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