NEUROKIT2E

Dieses europäische Projekt, bestehend aus 25 Partnern, verfolgt das Ziel, eine offene und souveräne Plattform für Embedded AI-Werkzeuge bereitzustellen, mit mehreren ambitionierten Zielen:

1. Europa als Marktführer positionieren, indem Werkzeuge bereitgestellt werden, die Echtzeitfähigkeit, Datenschutz, Energieeffizienz und Benutzerfreundlichkeit gewährleisten.
2. Eine integrierte Plattform entwickeln, die Hardware-Modelle mit neuronalen Netzwerkmodellen kombiniert, um Netzwerke für Embedded-Geräte zu optimieren und eine durchgängige Entwicklungsumgebung bereitzustellen.
3. Fortschrittliche Kompressions- und Pruning-Methoden entwickeln, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne die ursprüngliche Netzwerkleistung zu beeinträchtigen.
4. Die Kombination von synchroner Codierung (Tensors) und ereignisgesteuerter Codierung (Spikes) innerhalb eines Netzwerks ermöglichen.

Der primäre Forschungsschwerpunkt von SAL innerhalb von Neurokit2E liegt auf der Optimierung von Hardware-IP für KI-Anwendungen, der Verbesserung bestehender Hardware-Operatoren und der Entwicklung spezialisierter Beschleuniger durch High-Level-Synthese. Dabei arbeitet SAL an neuartigen Verarbeitungseinheiten für kompaktere neuronale Netzwerkimplementierungen, der Entwicklung unterstützender Einheiten für ein effizientes Datenmanagement sowie der Erstellung parametrisierbarer neuronaler Netzwerkarchitekturen zur Leistungs- und Effizienzsteigerung. Zusätzlich erforscht SAL KI-Optimierungstechniken wie Quantisierung, Pruning und Kompression im Kontext sicherheitskritischer Anwendungen.