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Auf der Embedded World Exhibition and Conference in Nürnberg präsentiert das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM gemeinsam mit der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) ein System, das die Entwicklung eingebetteter KI-Anwendungen grundlegend beschleunigt: »Neural Architecture Search Engine (NASE)« mit Hardware in the Loop.
Mit NASE zeigt das Fraunhofer ITWM ein agentenbasiertes System, das KI-Modelle für Edge- und Embedded-Plattformen entwirft und optimiert. Statt bestehende Modelle mühsam an eine Zielplattform anzupassen, entwickelt die neuronale Suche passgenau Architekturen direkt für die jeweilige Hardware, sodass die zusätzliche Modellportierung entfällt.
Softwaretool für hardwareoptimierte Modelle in Wochen statt Monaten
»In der Praxis greifen Entwickelnde häufig auf frei verfügbare Modelle zurück, die jedoch auf der Zielhardware nicht befriedigend funktionieren«, erklärt Dominik Loroch vom Fraunhofer ITWM. »Die notwendige Anpassung erfordert Know-how sowohl im Hardware- als auch im KI-Entwurf. NASE Hardware in the Loop übernimmt genau diesen komplexen Optimierungsprozess.«
Eine besondere Neuheit ist die agentische KI: Ein Sprachmodell erfragt die Anforderungen für die Applikation und konfiguriert die Suche automatisch, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Somit sind keine langen Einarbeitungszeiten in der Toolbedienung notwendig.
Das System reduziert Entwicklungszeiten von mehreren Monaten auf wenige Wochen – bei gleichzeitig höherer Modellqualität im Vergleich zu manuellen Designprozessen.
Besonders interessant ist NASE für Entwicklerinnen und Entwickler, die KI-Modelle auf eingebettete Hardware portieren und optimieren müssen.
Typische Anwendungsfelder sind zum Beispiel Computer Vision, Produktion und Condition Monitoring, Healthcare-Anwendungen und industrielle Assistenzsysteme. Grundsätzlich profitieren alle Unternehmen, die Embedded AI in ihren Produkten einsetzen möchten, insbesondere dort, wo Rechenleistung, Energieverbrauch und Kosten streng begrenzt sind.
Demonstrator zeigt komplette Pipeline
Am Messestand zeigt der Demonstrator den Besuchenden die vollständige Entwicklungskette von der ersten Interaktion bis zur lauffähigen Anwendung auf der Zielhardware. Das agentische System erfragt zunächst die Zielgrößen, etwa Genauigkeit oder Laufzeit, und unterstützt bei der Konfiguration der Suche. Anschließend generiert es Modelle, die auf der jeweiligen Plattform messbar schneller und performanter arbeiten als typische »Off-the-Shelf«-Modelle aus dem Internet.
»Agentic Artificial Intelligence« heißt in diesem Kontext: Die Nutzenden formulieren lediglich das Ziel, beispielsweise welche Aufgabe die KI auf der Embedded-Plattform erfüllen soll und welche Leistungskennzahlen erreicht werden müssen. Wie dieses Ziel technisch umgesetzt wird, entscheidet das System selbstständig. Es nutzt ein Sprachmodell, ruft externe Werkzeuge auf, überprüft Zwischenergebnisse und optimiert iterativ, bis die Anforderungen erfüllt sind. Entwicklerinnen und Entwickler müssen also nicht mehr festlegen, wie das KI-Modell im Detail aufgebaut sein soll, sie definieren nur noch das »Was«, nicht mehr das »Wie«.
Hardware in the Loop: Reale Messdaten statt Schätzwerte
Gerade im Embedded-Bereich ist die tatsächliche Performance eines KI-Modells schwer vorherzusagen. Deshalb ist »Hardware in the Loop« so wichtig: Modelle werden direkt auf realer Hardware ausgeführt und vermessen. Die RPTU in Kaiserslautern hat hierfür ein System entwickelt, mit dem sich unterschiedliche Hardwareplattformen automatisiert evaluieren lassen. Die gewonnenen Messdaten fließen unmittelbar zurück in die Architektursuche. So entstehen Modelle, die nicht nur theoretisch, sondern nachweislich optimal auf die Zielhardware abgestimmt sind.
Seit mehreren Jahren ist das Fraunhofer ITWM auf der Embedded World vertreten – und beobachtet eine klare Entwicklung: »Embedded AI wird künftig noch viel stärker in unseren Alltag und industrielle Prozesse integriert sein«, so Loroch. Gleichzeitig wächst die Herausforderung, diese Technologien effizient und entsprechend der Nachfrage skalierbar zu entwickeln. »Intelligentere Entwicklungswerkzeuge sind der Schlüssel, um die Produktivität zu steigern«, berichtet der Wissenschaftler des Fraunhofer ITWM. »Insbesondere agentische Systeme sind ein vielversprechender Ansatz, den wir am Fraunhofer ITWM intensiv erforschen.«
Mit NASE Hardware in the Loop demonstriert das Fraunhofer ITWM auf der Embedded World, wie sich Embedded-KI schneller, effizienter und hardwareoptimiert realisieren lässt – ein entscheidender Schritt, um intelligente Systeme künftig in großer Breite verfügbar zu machen.
Weiteres Highlight: Networking-Abend zu STANCE
Im Rahmen der Messe veranstalten das Fraunhofer ITWM und das Fraunhofer IIS zudem am 11. März 2026 den STANCE Networking-Abend im JOSEPHS in Nürnberg.
STANCE ist eine vom Fraunhofer ITWM und dem Fraunhofer IIS gegründete Allianz aus Industrie und Forschung, die neuromorphe und spiking-basierte, besonders energieeffiziente und extrem schnelle KI-Technologien für industrielle Anwendungen vorantreibt. Die Veranstaltung bietet kompakte, praxisnahe Einblicke in Neuromorphic Computing und schafft Raum für Austausch zwischen Industrie, Wissenschaft und Start-ups.
Erleben Sie NASE Hardware in the Loop live auf der Embedded World und sprechen Sie mit unseren Experten über Ihre konkrete Anwendung. Sie finden uns am Gemeinschaftsstand der Fraunhofer-Gesellschaft in Halle 4, Stand 422. Wir freuen uns auf Ihren Besuch!
Dr.-Ing. Dominik Loroch
Bereich »Analytics und Computing«
Telefon +49 631 31600-4886
dominik.loroch@itwm.fraunhofer.de
https://www.itwm.fraunhofer.de/NASE
Dominik Loroch und Dr. Vladimir Rybalkin (RPTU) stellen am Gemeinschaftsstand der Fraunhofer-Gesells ...
Copyright: Fraunhofer ITWM
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler
Informationstechnik, Mathematik, Wirtschaft
überregional
Forschungsprojekte, Kooperationen
Deutsch
Dominik Loroch und Dr. Vladimir Rybalkin (RPTU) stellen am Gemeinschaftsstand der Fraunhofer-Gesells ...
Copyright: Fraunhofer ITWM
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