Willkommen bei der KI-Doktorin! Foto: Maximalfocus, Unsplash (https://unsplash.com/photos/khHs6rdee7I)
TU setzt Stromspar-Chiptechnik 22FDX von Globalfoundries Dresden ein
Dresden/Berlin, 12. März 2021. „Künstliche Intelligenzen“ (KI) können binnen Sekunden anhand von Elektrokardiogrammen (EKG) gefährliche Herzrhythmusstörungen von Patienten erkennen. Den Beweis dafür haben der Dresdner Neuroelektronik-Professor Christian Mayr und sein Team im Pilotinnovationswettbewerb „Energieeffizientes KI-System“ angetreten. Sie setzten dafür Neurochips ein, die sie bei Globalfoundries Dresden fertigen ließen. Prof. Mayr von der TU Dresden kann sich nun um einen Millionenzuschuss vom Bundesforschungsministerium (BMBF) bewerben, um seinen Demonstrator weiterzuentwickeln. Das geht aus einer BMBF-Nachricht hervor.
Künstliche Intelligenz durchforstet 16.000 EKGs
Insgesamt hatten sich in dem Sprunginnovations-Wettbewerb 27 Forschungsteams mit ganz verschiedenen Lösungen beworben, um mit einer KI besonders energieeffizient Patienten mit Vorhofflimmern aus einer Datenflut von rund 16.000 EKGs zu entdecken. Ein Fachbeirat wählte nun vier Sieger-Konzepte aus, die sich um weitere Forschungsgelder bewerben können.
Logo des „Zen“-Projektes von Prof. Christian Mayr, der an der TU Dresden die Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik leitet.
Zen-Konzept: Nur rechnen, wenn sich etwas ändert
Und dazu gehört eben auch das „Zen“-Konzept aus Sachsen. Die Abkürzung steht für „Zeitreihenklassifikation mit Ereignisbasierten Neuronalen Netzen“. Dafür designten Mayr und sein Team spezielle Chips, die den Neuronennetzen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Auch die Datenverarbeitung dieser Neuroschaltkreise ähnelt dem Vorbild Natur: Die Elektronik stellt nämlich nur dann neue Berechnungen an, wenn sich Eingangssignale oder Zwischenwerte ändern. „Für die Wettbewerbsaufgabe waren damit im Mittel lediglich 12 Rechnungen pro Zeitschritt nötig“, heißt es in der Jury-Laudatio. „Die Zen-Architektur kann die Wettbewerbsaufgabe mit lediglich 326 Byte Parameterspeicher erfolgreich lösen.“ Die Zen-KI habe Anzeichen für ein „Vorhofflimmern“ innerhalb von nur 13 Sekunden in den EKG-Daten erkennen können – und dies mit besonders niedrigem Rechen-, Speicher- und Energieaufwand. Wenn es gelingt, das Konzept bis zu einem praktisch einsetzbaren Expertensystem weiterzuentwickeln, könnte die KI zwar erfahrene Kardiologen nicht ersetzen – aber den Ärzten und Ärztinnen viel Routine-Sichtungsarbeit abnehmen.
Professor Christian Mayr, Leiter der Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik an der TU Dresden, mit einer Mikroskop-Aufnahme von einem Spinnaker2-Prototypen. Foto: Heiko Weckbrodt
Glofo-Technologie auch fürs „Human Brain Project“ eingespannt
Möglich wurde das „Zen“-Konzept unter anderem durch die speziellen 22FDX-Technologie des Halbleiter-Auftragsfertigers Globalfoundries in Dresden. Deren besonderer Transistoraufbau erlaubt Schaltkreise mit besonders geringem Energieverbrauch. Auf die Dienste dieser Chipfabrik hatte Mayr bereits in der Vergangenheit mehrfach zugegriffen – beispielsweise für das internationale „Human Brain Project“, das letztlich auf einen Nachbau des menschlichen Gehirns zielt. Auch für die Produktion des gehirnähnlich konstruierten Supercomputers „SpiNNaker2“ kooperiert die TU Dresden mit Globalfoundries Dresden.
„Wir freuen uns über diese weitere Bestätigung, dass wir mit unserer 22FDX-Technologie zu wichtigen europäischen Projekten beitragen können“, kommentierte Globalfoundries-Sprecher Jens Drews den Wettbewerbserfolg von „Zen“. „Die Auszeichnung für Prof. Mayr und sein Team ist hochverdient, und wir sind auch ein wenig stolz, dass wir mit unserer sehr energieeffizienten FDSOI-Plattform die Realisierung spannender KI-Themen ermöglichen wie hier mit dem in jeder Hinsicht ausgezeichneten ,Zen‘.“
Autor: Heiko Weckbrodt
Quellen: BMBF, Globalfoundries Dresden, Oiger-Archiv, Herzstiftung, Apotheken-Rundschau
Zum Weiterlesen:
Sachsen will sein Profil als KI-Standort schärfen
Was ist FD-SOI beziehungsweise FDX?
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