Chips auf der Schulbank

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Chips auf der Schulbank

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Das Land fördert ein Projekt zu lernfähigen KI-Chips, die die Intelligenz von Industrieanlagen dezentralisieren.

Mit rund zwei Millionen Euro unterstützt Baden-Württemberg das Verbundprojekt „Mikroelektronik für KI – Datenorientierte Realisierung im industriellen Einsatz (DoRiE)“. Das Vorhaben ist beim Institut für Mikroelektronik Stuttgart (IMS CHIPS), dem Forschungszentrum Informatik Karlsruhe (FZI) und der Hahn-Schickard-Gesellschaft für angewandte Forschung e. V. angesiedelt. Es hilft insbesondere dem Mittelstand dabei, einen weiteren Schritt zur industriellen Anwendung von Künstlicher Intelligenz zu tun.

Die lernfähigen Chips vereinfachen den Betrieb von komplexen Anlagen und Systemen: Zustandsänderungen werden direkt vor Ort erkannt und bewertet und Daten müssen nicht erst an eine zentrale Instanz übertragen und dort verarbeitet werden. Diese dezentrale Intelligenz, verringert die übertragenen Datenmengen erheblich und reduziert gleichzeitig die Anzahl der benötigten Sensoren und damit auch die Störanfälligkeit von industriellen Maschinen oder Produktionsanlagen. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Ergebnisse in Echtzeit zur Verfügung stehen und nicht erst mit Verzögerung.


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Mit rund zwei Millionen Euro unterstützt Baden-Württemberg das Verbundprojekt „Mikroelektronik für KI – Datenorientierte Realisierung im industriellen Einsatz (DoRiE)“. Das Vorhaben ist beim Institut für Mikroelektronik Stuttgart (IMS CHIPS), dem Forschungszentrum Informatik Karlsruhe (FZI) und der Hahn-Schickard-Gesellschaft für angewandte Forschung e. V. angesiedelt. Es hilft insbesondere dem Mittelstand dabei, einen weiteren Schritt zur industriellen Anwendung von Künstlicher Intelligenz zu tun.

Die lernfähigen Chips vereinfachen den Betrieb von komplexen Anlagen und Systemen: Zustandsänderungen werden direkt vor Ort erkannt und bewertet und Daten müssen nicht erst an eine zentrale Instanz übertragen und dort verarbeitet werden. Diese dezentrale Intelligenz, verringert die übertragenen Datenmengen erheblich und reduziert gleichzeitig die Anzahl der benötigten Sensoren und damit auch die Störanfälligkeit von industriellen Maschinen oder Produktionsanlagen. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Ergebnisse in Echtzeit zur Verfügung stehen und nicht erst mit Verzögerung.


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