Aus dem Projekt: Energieeffiziente KI

Im Rahmen des Teilprojekts "Energieeffiziente KI" forschen Prof. Dr. Martin Kumm und Michael Mecik von der Hochschule Fulda daran, neuronale Netze für den Einsatz in eingebetteten Systemen wie dem Citybot zu optimieren.

Der Citybot nutzt verschiedene KI-Algorithmen wie Sprach-, Gesten- und Objekterkennung, um sich innerhalb seiner Umgebung zu bewegen und mit ihr zu interagieren. Um diese Aufgaben erfolgreich ausführen zu können, ist eine Echtzeitverarbeitung der Sensordaten erforderlich. Aufgrund der hohen Komplexität dieser Verarbeitung ist eine leistungsstarke Hardware wie Grafikprozessoren (GPU) notwendig.

Hier bietet der Einsatz von Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) eine vielversprechende Lösung, um KI-Algorithmen sowohl energieeffizient als auch leistungsfähig umzusetzen. Im Vergleich zu GPUs können FPGAs eine Energieeinsparung um etwa den Faktor 10 ermöglichen. In Experimenten wurde gezeigt, dass die Verlustleistung von 300 Watt auf lediglich 30 Watt reduziert werden konnte.

Neben der erheblichen Energieeinsparung eröffnet der Einsatz von FPGAs aufgrund des hohen Datendurchsatzes auch neue Möglichkeiten für weitere Aufgabenbereiche.

Die nächsten Schritte in diesem Projekt umfassen neben der bereits erfolgten Objektklassifizierung die Implementierung weiterer KI-Algorithmen als FPGA-Realisierungen.
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Bildquelle: EDAG Group