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Die künstliche Intelligenz (KI), die von neuronalen Netzwerken und Lernalgorithmen angetrieben wird, hat sich in jüngster Zeit als eine erfolgreiche Technologie zur Lösung einer Vielzahl komplexer Aufgaben wie Mustererkennung, Szenensegmentierung, Verarbeitung natürlicher Sprache oder maschinelle Übersetzung erwiesen. Das Training und die Ausführung solcher Algorithmen erfordert jedoch oft den Einsatz sehr großer Datensätze und hoher Rechenlasten. Mit diesem Ansatz wird diese Technik die steigende Nachfrage nach einer intelligenten Verarbeitung von Daten und Signalen, die "am Rande" gemessen werden (d.h. in der Umwelt oder in Bereichen, die nicht an Rechenzentren zur zentralen Verarbeitung verbunden sind), nicht mehr erfüllen können.

Wir werden dieses Problem angehen, indem wir autonom lernende KI-Systeme entwickeln, die in elektronischen, und von der funktionsweise des Gehirns angeregte/inspirierte Geräten mit geringer elektrischer Leistung lernen können, die "Spiking Neural Networks" (SNN, gepulste neuronale Netzwerke) verwenden. Diese Vorrichtungen werden mit analogen/digitalen Mixed-Signal-Schaltungen realisiert, die mit nanoskaligen, neuen Speichertechnologien verbunden sind.
Dieser Ansatz kombiniert die drei vielversprechendsten Ansätze zur Minimierung des Energieverbrauchs in der KI-Hardware: 1. analoge neuromorphe Berechnung, 2. Puls-basierte Übertragung und 3. memristiver Analogspeicher.
Unser internationales Team besteht aus führenden Experten in jedem dieser Bereiche, die gemeinsam an der Entwicklung eines funktionsfähigen Prototypsystems arbeiten werden, das für reale KI-Anwendungen mit komplexen zeitlich-varierenden Eingaben und Kurzzeitspeicheranforderungen geeignet ist.
Die Lernmethode, die wir in diesem Zusammenhang anwenden werden, basiert auf "Learning to Learn" (L2L) in neuromorpher Hardware. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Ziel dieses Projekts darin besteht, vielseitige und adaptive kleine neuromorphe KI-Maschinen mit geringer elektrischer Leistung zu bauen, die auf SNNs mit memristiven Synapsen basieren und L2L verwenden. Die Projektergebnisse werden mit einem Versuchsaufbau in einer realen Robotikanwendung nachgewiesen, welche die Vorteile neuer theoretischer Entwicklungen als auch neuromorpher Hardware-Realisierung demonstrieren kann.