Wir entwickeln vertrauenswürdige, effiziente und einsatzfähige KI-Systeme für Edge-Umgebungen, indem wir kollaborative KI-Methoden mit Hardwarebeschleunigung der nächsten Generation kombinieren. Mit Fachwissen, das den gesamten Stack abdeckt – von Software und Algorithmen bis hin zu Hardwarearchitektur und Chipdesign – verfolgt die Unit ein durchgängiges Co-Design von Edge-Intelligenz.
Unsere Forschung integriert erklärbare und überprüfbare verteilte KI, datenschutzkonformes Lernen und hybride Beschleuniger in das RISC-V-Hardware-/Software-Ökosystem. Auf diese Weise schaffen wir KI-Systeme, die Anforderungen an Energieeffizienz, Skalierbarkeit, Sicherheit und Eignung für sicherheitskritische und regulierte Bereiche erfüllen.
Die Unit vereint das Fachwissen des Teams „Trustworthy and Efficient Collaborative AI“ (TEC-AI), das sich auf vertrauenswürdige und kollaborative Edge-KI konzentriert, mit dem Team „Hardware Accelerators and Design“ (HAND), das auf Hardware-Software-Co-Design und domänenspezifische Beschleuniger spezialisiert ist.
Die Arbeit des TEC-AI-Teams konzentriert sich auf die Entwicklung vertrauenswürdiger KI für Edge- und verteilte Umgebungen und umfasst Federated Learning, Federated Distillation und Multi-Agent-Reinforcement-Learning. Das Team entwickelt erklärbare und formal verifizierte KI-Systeme und wendet adaptives Shielding in Verbindung mit Automatenlernen an, um den Anforderungen sicherheitskritischer Anwendungen gerecht zu werden. Durch gezielte Bemühungen um eine effiziente KI-Bereitstellung wird sichergestellt, dass diese Lösungen auch auf ressourcenbeschränkten Edge-Plattformen praktikabel bleiben.
Die Forschungskompetenzen des HAND-Teams umfassen domänenspezifische KI-Architekturen sowie Compile-Middleware, Profiling und Laufzeitunterstützung, einschließlich der Unterstützung für postquanten-sichere Kryptografie. Sein Hardware/Software-Co-Design-Ansatz, der auf RISC-V und kundenspezifischen Beschleunigern basiert, ebnet den Weg für sicheres Edge-Learning und eine durchgängige KI-Integration.
Kollaborative Intelligenz für E-Mobilität und Energiesysteme
Modellbasierte Verifikation & sicheres Lernen für vertrauenswürdige KI
Post-Quanten-Kryptografie für sichere eingebettete Systeme
Rechenbeschleuniger auf ressourcenarmer Hardware