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Das deutsch-französische Projekt FAIRe will "genügsame KI" für Edge-Anwendungen von der Raumfahrt bis zum Infotainment entwickeln.

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FAIRe (Frugal Artificial Intelligence in Resource-limited environments) ist ein Projekt des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und des französischen Informatikinstituts Inria. Der Fokus liegt auf "frugaler" - also genügsamer - KI, die sich durch geringen Speicherbedarf, reduzierte Rechenleistung und die Verwendung von weniger Daten auszeichnet.

Ziel ist es, KI-Anwendungen auf mobilen Geräten effizienter und schneller auszuführen. Die entwickelten KI-Anwendungen sollen in verschiedenen Bereichen zum Einsatz kommen, wie zum Beispiel in Fahrerassistenz- und Infotainmentsystemen, medizinischen Geräten oder Robotern. Auch in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität, wie unter Wasser oder im Weltraum, soll die frugale KI effektiv arbeiten können.

FAIRe setzt neben effizienteren Modellen auch auf spezialisierte Hardware

Um die Effizienz und Geschwindigkeit der KI-Anwendungen zu erhöhen, konzentriert sich FAIRe auf Netzwerkquantisierung, Optimierung der Netzwerkarchitektur, Optimierung der Berechnungen und den Einsatz von spezialisierter Hardware, beispielsweise auf RISC-V-Basis oder FPGAs.

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Als nächster Schritt plant das Projektteam um Prof. Dr. Christoph Lüth eine Fallstudie zur Mensch-Roboter-Interaktion (HRI), um die praktische Anwendung des entwickelten Ansatzes zu demonstrieren. In diesem Szenario soll ein intelligenter Roboter über einen längeren Zeitraum mit einem Menschen interagieren, um ihn kontinuierlich bei spezifischen Aufgaben zu unterstützen und sich dabei an unbekannte Kontexte anzupassen. Die Ergebnisse der Fallstudie sollen die breite Anwendbarkeit der in FAIRe entwickelten KI-Algorithmen zeigen.

Das Projekt FAIRe wird im Rahmen der Kooperation von DFKI und Inria bis 2026 durchgeführt und vom Deutschen Bundesforschungsministerium (BMBF) gefördert.

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Zusammenfassung
  • Das deutsch-französische Projekt FAIRe entwickelt "genügsame KI" für Edge-Anwendungen, die weniger Speicher, Rechenleistung und Daten benötigen, um effizienter auf mobilen Geräten zu arbeiten.
  • Die entwickelten KI-Anwendungen sollen in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, wie Fahrerassistenzsystemen, medizinischen Geräten, Robotern und in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität (z.B. unter Wasser oder im Weltraum).
  • FAIRe konzentriert sich auf Netzwerkquantisierung, Optimierung der Netzwerkarchitektur, Optimierung der Berechnungen und den Einsatz von spezialisierter Hardware, um die Effizienz und Geschwindigkeit der KI-Anwendungen zu erhöhen.
Quellen
Max ist leitender Redakteur bei THE DECODER. Als studierter Philosoph beschäftigt er sich mit dem Bewusstsein, KI und der Frage, ob Maschinen wirklich denken können oder nur so tun als ob.
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