Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
Die Kompetenz Neuronale Netze entwickelt intelligente Sensoren, indem sie fortschrittliche Mikro-/Nanosensoren mit künstlicher intelligenter Verarbeitung integriert. Dazu werden zuverlässige neuronale Netzwerkschaltungen in integrierter analoger Hardware für sensorische Echtzeitanwendungen bereitstellt. Speichermodule, die für Hochleistungselektronik verwendet werden, werden für den Einsatz in trainierbaren künstlichen Neuronen optimiert. Es wurden bereits Schaltungsschnittstellen zu diesen Speichermodulen entwickelt, um analoge Neuronen aufzubauen. Groß angelegte Netzwerke dieser Neuronen werden derzeit untersucht, um einen integrierten Schaltkreis zusammen mit mehreren verborgenen Schichten zu entwerfen, die aus funktionalen Modulen wie Faltung und Dekonvolution bestehen, um eine Reihe von neuronalen Netzwerken mit Fähigkeiten zum Lernen in verschiedenen Systemen zu erzeugen. Darüber hinaus arbeiten wir daran, die Zuverlässigkeit der Herstellung großer Arrays von neuronalen Schaltungen in einem einzigen Chip zu erhöhen, indem wir die Entwicklung in einer vertikal integrierten Umgebung von Design, Fertigung und Test am selben Standort durchführen.
Parallel dazu integrieren wir auch Sensoren, insbesondere CMOS-Bildsensoren, gemeinsam mit diesen neuronalen Netzwerken. Durch die Integration von Sensoren mit Prozessor-Speicher-Systemen, die dem Aufbau des menschlichen Gehirns ähneln, zielen wir darauf ab, den Sensor-Prozessor- und Sensor-Speicher-Engpass zu beseitigen, der in modernen hochleistungsfähigen und dennoch preiswerten Sensor-Arrays vorhanden ist. Dies führt zu intelligenten und anpassungsfähigen sensorischen Systemen, die einen integralen Bestandteil des menschlichen Gehirns, nämlich seine sensorischen Systeme, durch physikalische Elektronik darstellen können. Indem wir analoge Hardware einsetzen und einen Realisierung durch wenige mikroelektronische Chips anstreben, bieten wir eine stromsparende, echtzeitfähige und kostengünstige Lösung für eine Reihe von sensorischen Herausforderungen sowohl für das Internet der Dinge als auch für die Industrie 4.0 Ära.
Das Team arbeitet eng mit der Universität Siegen zusammen und wird durch das Fraunhofer Attract Programm und europäische ECSEL Projekte gefördert.