Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS

Das Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS hat auf RISC-V-Basis eine vertrauenswürdige eingebettete KI (Künstliche Intelligenz) entwickelt. Das Duisburger Forschungsinstitut erweitert mit dieser Entwicklung sein Angebot für Trusted Electronics.

Im Zeichen des Klimaschutzes steigt die Bedeutung von Energieeffizienz ebenso wie der Anteil von Strom aus erneuerbaren Energien. Tausende Windparks, Solarmodule und Biogasanlagen erzeugen schon heute große Mengen Ökostrom. Besonders der Ausbau von Windkraftanlagen führte zu Leistungssprüngen in den letzten Jahren. Dabei ist neben der optimalen Auslastung der Hochspannungsfreileitungen vor allem das schnelle Erkennen von Gefahrensituationen eine zentrale Fragestellung. Das Fraunhofer IMS hat zur Überwachung der Betriebsparameter ein Sensorsystem mit energieautarken Sensormodulen entwickelt.

Digitale Innovationen mit dem Schwerpunkt auf Nutzer- und Nutzenorientierung werden die öffentliche Verwaltung revolutionieren. Das wurde beim diesjährigen »eGovernment-Wettbewerb« wieder deutlich. Jetzt wurden die besten Digitalisierungs- und Modernisierungsprojekte ausgezeichnet. Mit dabei auch das Projektvorhaben »SILKE«, an dem das Fraunhofer IMS im Rahmen des Gesamtvorhabens »Smart City Duisburg«, beteiligt ist.

Mikrocontroller sind in fast jedem technischen Gerät verbaut – von der Waschmaschine über das Blutdruckmessgerät bis hin zu Wearables. Mit AIfES haben Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS eine Künstliche Intelligenz (KI) für Mikro-controller und Sensoren entwickelt, die ein voll konfigurierbares künstliches neuronales Netz umfasst. AIfES ist eine plattformunabhängige Machine-Learning-Bibliothek, mit der sich selbstlernende Kleinstelektroniken realisieren lassen, die keine Anbindung an eine Cloud oder leistungsfähige Computer erfordern. Die sensornahe KI unterstützt die Handschriften- und Gestenerkennung. Läuft die Bibliothek etwa auf einem Wearable, so lässt sich die Eingabe per Geste steuern.