Im Rahmen der Initiative „European Network of AI Excellence Centres: Expanding the European AI Lighthouse“ der Europäischen Union soll das neue Netzwerk einen Leuchtturm innerhalb der internationalen KI-Initiativen erschaffen. dAIEDGE steht für „A network of excellence for distributed, trustworthy, efficient and scalable AI at the Edge“ (Exzellenznetz für verteilte, vertrauenswürdige, effiziente und skalierbare KI für das Edge-Computing).
Unter der Leitung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) arbeiten Experten für Künstliche Intelligenz, eingebettete Computertechnik, Mikroprozessoren, dezentrale Hardware und Software, Informatik und Ingenieurwissenschaften eng zusammen, um:
die KI- und Edge-Community zu mobilisieren,
Al-on-demand-Plattformen, digitale Innovationszentren sowie KI- und Edge-Projekte mit den relevanten Interessengruppen zu vernetzen,
europäische Partnerschaften und Projekte zu initiieren,
Ideen, Werkzeuge, Dienstleistungen, Leitlinien und Trends zur Unterstützung der nächsten Generation von Edge-KI-Technologien bereitzustellen.
Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD ist Teil des Projektkonsortiums und leitet die Pilotentwicklung im Bereich Smart City und Autonomer Robotik (unter anderem für die Luft- und Raumfahrt). Das Team der Abteilung „Virtual and Augmented Reality“ unter der Leitung von Holger Graf bringt seine Expertise bei der Implementierung der bildbasierten Software-Basis für neuromorphe Sensorik mit ein.
Verarbeitung komplexer Szenen mit geringem Stromverbrauch
„Neuromorphe Bildsensorik, wie sie etwa in ereignisbasierten Kameras verbaut ist, arbeitet asynchron und 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 Graf.
Gemeinsam mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) sowie dem DFKI arbeiten die KI-Spezialisten im Rahmen von dAIEDGE 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.
Fortschrittliche Edge-KI-Technologien für verschiedene Branchen
Um den digitalen und umweltfreundlichen Wandel durch fortschrittliche KI-Technologien, -Anwendungen und -Innovationen zu beschleunigen, baut dAIEDGE auf den bestehenden Vorteilen und Stärken der europäischen Industrie auf. Das Hauptziel ist die Unterstützung und Sicherstellung einer raschen Entwicklung und Marktakzeptanz für verteilte Edge-AI-Technologien, wie Hardware, Software, Frameworks und Tools. Die Anwendungen von dAIEDGE sollen in den unterschiedlichsten Bereichen genutzt werden, beispielsweise im Internet der Dinge (IoT), in intelligenten Verkehrssystemen, in der Robotik und in der Gesundheitsversorgung.
„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 Netzwerk 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 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.
