InSeKT: Intelligente Sensorik für die dezentrale KI der Zukunft
In einer zunehmend vernetzten Welt rückt die direkte Verarbeitung von Daten an der Entstehungsquelle – den sogenannten Netzwerk-„Edges“ – immer mehr in den Fokus. Ziel ist es, künstliche Intelligenz (KI) effizienter, sicherer und schneller nutzbar zu machen. Im Projekt InSeKT bündeln renommierte Forschungseinrichtungen ihre Kompetenzen, um neue Hard- und Softwarelösungen zu entwickeln, die eine dezentrale KI-Anwendung ermöglichen. Im Zentrum steht die Integration von KI in miniaturisierte Sensorik, die direkt vor Ort Daten analysieren kann – mit großen Potenzialen für Industrie, Medizin und Umweltschutz.
Neue Maßstäbe für Edge-KI: Das Projekt InSeKT
Das Forschungsprojekt InSeKT („Intelligente Sensor-Kanten-Technologien“) bringt die Technische Hochschule Wildau, das Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik (IHP) und das Fraunhofer IPMS zusammen. Gemeinsam arbeiten sie an innovativen Technologien, die es ermöglichen sollen, KI-Berechnungen direkt am Ort der Datenerfassung – etwa in Sensoren – durchzuführen. Das Ziel: Echtzeitfähigkeit, erhöhter Datenschutz und effizientere Datenverarbeitung durch die Vermeidung langer Übertragungswege zur Cloud.
Zentrale Cloud-Lösungen stoßen bei großen Datenmengen zunehmend an Grenzen. Neben längeren Latenzzeiten besteht ein höheres Risiko für Datenlecks. Die dezentrale Verarbeitung durch Edge-KI hingegen bringt die Rechenleistung näher an die Datenquelle, was sowohl die Sicherheit als auch die Geschwindigkeit erhöht.
Miniaturisierte Sensoren mit maximalem Potenzial
Das Fraunhofer IPMS – insbesondere der Standort »Integrated Silicon Systems« in Cottbus – konzentriert sich innerhalb des Projekts auf die Weiterentwicklung bestehender MEMS-Sensoren. Die Signalverarbeitung soll direkt in die Sensoren integriert werden, um Daten dort zu erfassen und auszuwerten, wo sie entstehen. So entstehen hochflexible Systeme, die sich unterschiedlichen Anwendungen anpassen lassen, ohne dass neue Hardware notwendig ist.
Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Miniaturisierung von Gasanalyse-Sensoren mittels Ionenmobilitätsspektrometern (IMS). Ein neu entwickelter FAIMS-Demonstrator mit variablen Elektrodenabständen erlaubt es, auch kleinste Gaskonzentrationen effizient nachzuweisen – bei gleichzeitig kompakter Bauweise.
Neue Technologien für Materialanalyse und Bildgebung
Ein weiterer Forschungsschwerpunkt ist die Optimierung von Photodetektoren im nahinfraroten Spektrum, z. B. für Materialanalysen oder Recyclingprozesse. Ziel ist es, Detektoren durch zylindrisch-pyramidale Strukturen und kostengünstigere Materialien wie Al-TiN-Si zu verbessern und besser skalierbar zu machen.
Zudem wird an kapazitiven mikromechanischen Ultraschallwandlern (CMUTs) geforscht, die durch ihre Empfindlichkeit und kompakte Bauweise eine deutlich verbesserte Ultraschallbildgebung ermöglichen. Laut Dr. Sebastian Meyer könnten solche Sensoren zukünftig nicht nur präzise Bewegungsanalysen ermöglichen, sondern auch innovative medizinische Anwendungen wie die Blutzuckermessung durch Ultraschall realisierbar machen.
Von der Sensorik zur trainierten KI
Die TH Wildau und das Leibniz IHP übernehmen im Anschluss die Aufgabe, die durch die Sensoren gewonnenen Daten zu nutzen, um KI-Modelle für Edge-Anwendungen zu trainieren. So entsteht ein leistungsfähiges System, das in Echtzeit reagieren, verarbeiten und analysieren kann – ein zentraler Schritt hin zu intelligenten, kompakten und zuverlässigen Sensorsystemen für verschiedenste Einsatzgebiete.
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