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Partnerschaften für Forschung, Entwicklung und Technologietransfer – von gemeinsamen Projekten bis hin zu maßgeschneiderten Lösungen.

Über SAL

Einblicke in Mission, Werte und Forschungsaktivitäten sowie den Beitrag von SAL zur europäischen Innovationslandschaft.

Inter­na­tio­nale Erfolge: Öster­rei­chi­sche Forschungs­part­ner­schaft setzt neue Maßstäbe im Neuro­mor­phic Compu­ting

Neuro­mor­phic Compu­ting ist eine neue Tech­no­logie, um Künst­liche Intel­li­genz (KI) zu verbes­sern. Das Ziel ist es, KI ener­gie­spa­render und schneller zu machen. Seit drei Jahren arbeiten das Institut für Signal­ver­ar­bei­tung der Johannes Kepler Uni-versität Linz (JKU), die Silicon Austria Labs (SAL) und das Soft­ware Compe­tence Center Hagen­berg (SCCH) eng zusammen und bündeln ihre Fach­kennt­nisse, um diese span­nende Technik voran­zu­treiben.

Neuro­mor­phic Compu­ting

Das mensch­liche Gehirn verar­beitet Infor­ma­tionen nicht als Bits (wie klas­si­sche Computer), sondern nutzt Impulse (Spikes), also kurze elek­tri­sche Signale. Entschei­dend ist, wann so ein Impuls auftritt – der exakte Zeit­punkt über­trägt die eigent­liche Infor­ma­tion.

Dadurch kann das Gehirn mehr und komple­xere Infor­ma­tionen pro Signal trans­por­tieren als ein digi­tales Bit, das nur „0“ oder „1“ kennt. Die Zeit zwischen den Spikes oder ihr Muster enthält deut­lich mehr Infor­ma­ti­ons­ge­halt, und das macht diese Methode effi­zi­enter für bestimmte Aufgaben – zum Beispiel um Muster oder Abläufe in Echt­zeit zu erkennen. In der Technik werden solche Konzepte im „Neuro­mor­phen Compu­ting“ durch soge­nannte Spiking Neural Networks (SNNs) nach­ge­bildet.

„Unser Ziel ist es, Systeme zu entwi­ckeln, die biolo­gi­sche Struk­turen und Prozesse nach­bilden – mit mini­malem Ener­gie­be­darf und maxi­maler Reak­ti­ons­fä­hig­keit“, erklärt Priv.-Doz. Dr. Bern­hard A. Moser, Tech­no­logy and Inno­va­tion Manager am SCCH. „Einsatz­be­reiche sind u. a. Robotik, Medi­zin­technik oder Umwelt-Moni­to­ring“.

Forschungs­team räumt mit Vorur­teilen auf

Trotz des zuneh­menden Inter­esses an Neuro­mor­phic Compu­ting (NC) halten sich nach wie vor einige hart­nä­ckige Vorur­teile, wie z.B., dass man teure, spezi­elle Hard­ware braucht, dass es lang­samer ist als klas­si­sche Verfahren oder, dass es an indus­tri­eller Reife fehle. „Wir zeigen, dass viele dieser Annahmen über­holt sind. Erstens bietet NC nicht nur enormes Poten­zial im Hinblick auf Ener­gie­ef­fi­zienz, sondern auch in Sachen Geschwin­dig­keit. Zwei­tens demons­trieren wir, dass NC keines­wegs auf spezi­elle analoge Hard­ware beschränkt ist, sondern auch gewinn­brin­gend auf Stan­dard-Hard­ware-Platt­formen einge­setzt werden kann“, betont Dr. Thomas Buchegger, Stand­ort­leiter von SAL in Linz.

Eine neue Studie zeigt, wie viel­seitig Neuro­mor­phic Compu­ting einge­setzt werden kann – am Beispiel aus der Medizin. Forschende der Johannes Kepler Univer­sität (JKU), der SAL, des SCCH und der TU Graz haben gemeinsam unter­sucht, wie sich EKG-Daten effi­zi­enter erfassen und verar­beiten lassen. Dabei konnten sie über 80 Prozent der Daten­menge einsparen, ohne dass die Qualität der Analyse leidet. Das bedeutet: Weniger Spei­cher­be­darf bei glei­cher Genau­ig­keit. Diese Tech­no­logie eröffnet große Chancen für die Zukunft der medi­zi­ni­schen Diagnostik und darüber hinaus.

Meilen­steine der Forschungs­part­ner­schaft

Seit Beginn ihrer Zusam­men­ar­beit konnten die Partner eine Reihe rich­tungs­wei­sender Erfolge erzielen, die das inter­na­tio­nale Poten­zial von Neuro­mor­phic Compu­ting „Made in Austria“ eindrucks­voll unter­strei­chen:

Welt­re­kord bei SNN-Infe­renz auf Stan­dard-FPGAs

Mit einem neuen Demons­trator haben Forschende erfolg­reich gezeigt, wie man soge­nannte Spiking Neural Networks (SNN) – eine beson­dere Art von künst­li­chen neuro­nalen Netz­werken – beson­ders schnell auf gängigen FPGA-Systemen betreiben kann. FPGA steht für „Field Programmable Gate Array“ und beschreibt einen flexi­blen, anpass­baren Compu­ter­chip, der häufig in der Technik einge­setzt wird.

„Mit unserem Verfahren können wir über 2,5 Millionen Bilder pro Sekunde verar­beiten – das ist mehr als 100 Mal schneller als bishe­rige Systeme mit der glei­chen Hard­ware und den glei­chen Daten“, erklärt Assoz. Univ.-Prof. Dr. Michael Lungl­mayr vom Institut für Signal­ver­ar­bei­tung der JKU. „Zudem arbeitet unser System sehr ener­gie­spa­rend und erreicht eine Effi­zienz von mehr als 3 Millionen Bildern pro Sekunde pro Watt.“

Dieser Durch­bruch zeigt, wie leis­tungs­fähig und gleich­zeitig ener­gie­ef­fi­zient moderne künst­liche Intel­li­genz auf handels­üb­li­cher Hard­ware umge­setzt werden kann.

Patent ange­meldet

Eine neue Erfin­dung zur beson­ders ener­gie­spa­renden Daten­er­fas­sung wurde bereits zum Patent ange­meldet. Dabei kommen neuro­morphe Prin­zi­pien zum Einsatz, die von der Funk­ti­ons­weise des mensch­li­chen Gehirns inspi­riert sind.

Öster­rei­chi­sche Work­shop­serie und Publi­ka­tionen

Mit der Work­shop-Reihe SNNSys zum Thema Neuro­mor­phic Compu­ting und Spiking Neural Networks (SNNs) setzen die Koope­ra­ti­ons­partner wich­tige Impulse in der öster­rei­chi­schen Forschungs­land­schaft. Die Work­shops werden im Rahmen der AIROV-Konfe­renz in enger Zusam­men­ar­beit mit der TU Graz orga­ni­siert und fördern den fach­li­chen Austausch auf höchstem Niveau. Forschungs­er­geb­nisse aus diesem Kontext wurden bereits mehr­fach in renom­mierten Fach­jour­nalen wie dem Journal of Neuro­mor­phic Compu­ting and Engi­nee­ring sowie auf führenden Konfe­renzen, etwa dem IEEE Inter­na­tional Sympo­sium on Circuits and Systems, veröf­fent­licht.

Orga­ni­sa­tion eines inter­na­tio­nalen Wett­be­werbs

Im September 2025 findet in Alaska die wich­tige IEEE-Konfe­renz zur Bild­ver­ar­bei­tung (ICIP) statt. Dabei orga­ni­siert unser Forschungs­team eine inter­na­tio­nalen Wett­be­werb unter dem Motto „Wenig Energie, hohe Geschwin­dig­keit“. Ziel ist es, die besten Lösungen für eine beson­ders spar­same und schnelle KI zu finden.

„Wir freuen uns sehr auf die Chal­lenge. Die große Reso­nanz aus der Fach­welt zeigt, wie viel Krea­ti­vität und Inno­va­ti­ons­geist in diesem Bereich stecken“, sagt Moser.

Über die Forschungs­partner

Soft­ware Compe­tence Center Hagen­berg (SCCH)

Das Soft­ware Compe­tence Center Hagen­berg (SCCH) ist ein außer­uni­ver­si­täres Forschungs­zen­trum, das seit über 20 Jahren Exzel­lenz in der anwen­dungs­ori­en­tierten Forschung in den Berei­chen Data Science und Soft­ware Science aufge­baut hat. Dieser Fokus ermög­licht die opti­male Umset­zung von Projekten in den Berei­chen Digi­ta­li­sie­rung, Indus­trie 4.0 und Künst­liche Intel­li­genz. Das SCCH versteht sich als Schnitt­stelle zwischen inter­na­tio­naler Forschung und heimi­scher Wirt­schaft und betreibt mit seinen Forsche­rinnen und Forschern heraus­ra­gende Forschung. Derzeit beschäf­tigt das SCCH etwa 130 Mitar­beiter*innen aus 25 verschie­denen Nationen. Das SCCH wird als COMET-Zentrum – Compe­tence Centers for Excel­lent Tech­no­lo­gies – durch das Bundes­mi­nis­te­rium für Verkehr, Inno­va­tion und Tech­no­logie (BMVIT), das Bundes­mi­nis­te­rium für Digi­ta­li­sie­rung und Wirt­schafts­standort (BMDW) und das Land Ober­ös­ter­reich unter­stützt.

Kontakte für Rück­fragen:

  • Mag. Martina Höller, Science Commu­ni­ca­tion, Soft­ware Compe­tence Center Hagen­berg, (+43) 50 343 882, martina.hoeller@scch.at
  • Priv.-Doz. Dr. Bern­hard A. Moser, Tech­no­logy and Inno­va­tion Manager am SCCH und Mit-Initiator dieser Koope­ra­tion, ist zudem mit einer Double-Affi­lia­tion am Institut für Signal­ver­ar­bei­tung der Johannes Kepler Univer­sität Linz (JKU) tätig. bern­hard.moser@scch.at

Johannes Kepler Univer­sität Linz (JKU) – Institut für Signal­ver­ar­bei­tung

Das Institut für Signal­ver­ar­bei­tung (ISP) der Johannes Kepler Univer­sität Linz beschäf­tigt sich mit den algo­rith­mi­schen, archi­tek­to­ni­schen und hard­ware­ori­en­tierten Aspekten von Signal­ver­ar­bei­tungs­sys­temen. Anwen­dungs­ge­biete sind Infor­ma­tions- und Kommu­ni­ka­ti­ons­sys­teme, Hoch­fre­quenz- und Basis­band-ICs, Bio- und Sensor­si­gnal­ver­ar­bei­tung sowie Auto­mo­tive-Anwen­dungen. Unsere Vision ist es, sowohl an lang­fris­tigen Grund­la­gen­for­schungs­pro­jekten als auch an kurz­fris­tigen Themen zu arbeiten, letz­tere in enger Zusam­men­ar­beit mit Indus­trie­part­nern.

Die Johannes Kepler Univer­sität Linz (JKU) ist seit fast 60 Jahren eine regional stark verwur­zelte und zugleich inter­na­tional ausge­rich­tete Univer­sität. Sie ist die größte Bildungs- und Forschungs­ein­rich­tung in Ober­ös­ter­reich, an der in den Berei­chen Recht, Technik, Natur­wis­sen­schaften, Medizin, Pädagogik sowie Sozial- und Wirt­schafts­wis­sen­schaften gelehrt und geforscht wird. Rund 25.000 Studie­rende und knapp 4.000 Mitar­beiter*innen haben am JKU Campus eine moderne Infra­struktur mit viel Platz zum Lernen, Forschen und Leben.

Kontakte für Rück­fragen:

  • Mag. Chris­tian Savoy, Univer­si­täts­kom­mu­ni­ka­tion, +43 732 2468 3012, chris­tian.savoy@jku.at
  • Assoz. Univ.-Prof. Dr. Michael Lungl­mayr, Mit-Initiator der Koope­ra­tion,
  • Michael.lungl­mayr@jku.at

Silicon Austria Labs (SAL)

Silicon Austria Labs (SAL) ist Öster­reichs führendes Forschungs­zen­trum für Elek­tronik- und Soft­ware­b­a­sierte Systeme (ESBS), die das tech­no­lo­gi­sche Rück­grat der Digi­ta­li­sie­rung bilden. An drei Stand­orten in Graz, Villach und Linz betreibt SAL Spit­zen­for­schung in den Berei­chen Micro­sys­tems, Sensor Systems, Power Elec­tro­nics, Intel­li­gent Wire­less Systems, und Embedded Systems, um zukunfts­ori­en­tierte Lösungen für die indus­tri­elle Produk­tion, Gesund­heit, Energie, Mobi­lität und Sicher­heit zu entwi­ckeln.

Der Bereich Intel­li­gent Wire­less Systems konzen­triert sich auf die Entwick­lung zuver­läs­siger und sicherer Kommu­ni­ka­ti­ons­sys­teme für indus­tri­elle Umge­bungen. Dies ermög­licht Breit­band­ver­bin­dungen für mobile Geräte (z. B. Smart­phones, Tablets, Laptops), draht­lose Machine-to-Machine-Kommu­ni­ka­tion und zuneh­mend draht­lose Sensor­netz­werke in indus­tri­ellen Anwen­dungen.

Eine der Vorzei­ge­initia­tiven von SAL ist Digi­n­euron, ein wegwei­sendes Projekt zur Entwick­lung hoch­ef­fi­zi­enter inte­grierter Schalt­kreise, die KI in Minia­tur­for­maten imple­men­tieren. Diese Chips ahmen die Struktur und Funk­tion des mensch­li­chen Gehirns nach und verwenden mehr­schich­tige neuro­nale Netze, die lokal kommu­ni­zieren, um den Ener­gie­ver­brauch zu mini­mieren. Das eröffnet neue Möglich­keiten für intel­li­gente Anwen­dungen mit geringem Strom­ver­brauch.

SAL bringt wich­tige Akteure aus Indus­trie, Wissen­schaft und Forschung zusammen und kombi­niert wert­volles Fach­wissen und Know-how, um koope­ra­tive, anwen­dungs­ori­en­tierte Forschung entlang der Wert­schöp­fungs­kette zu betreiben. Koope­ra­ti­ons­pro­jekte werden von SAL mitfi­nan­ziert und ermög­li­chen einen schnellen und unbü­ro­kra­ti­schen Projekt­start.

Kontakte für Rück­fragen:

  • DI Dr. Thomas Buchegger, thomas.buchegger@silicon-austria.com

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