ALOHA Meeting

Linz war Hot-Spot für KI

Künstliche Intelligenz ganz einfach integrieren

Aktuelle neuronale Netzarchitekturen für die Künstliche Intelligenz sind sehr mächtig, allerdings auch sehr komplex, rechenintensiv und damit energieaufwändig. Zahlreiche Anwendungen in Industrie, Medizintechnik und Sicherheit beruhen auf sogenannten Embedded Systemen mit eingeschränkten Möglichkeiten für die Implementierung von Algorithmen hinsichtlich Rechenleistung und Energieverbrauch. Das ALOHA-Team forscht an Technologien, bei denen diese Hardware Einschränkungen bereits beim Entwurf berücksichtigt werden können. Das Forschungsziel ist, das maschinelle Lernen so zu optimieren, dass es einfach auf Embedded Systemen in Maschinen integriert werden kann. 

Verschiedene Einsatzmöglichkeiten

Die Einsatzmöglichkeiten und die Mächtigkeit Künstlicher Intelligenz ist jedoch stark abhängig von der Verfügbarkeit und der Menge von „Lernmaterial“ für die Algorithmen – den Trainingsdaten. Geeignete Daten sind allerdings oft nur eingeschränkt vorhanden oder die Beschaffung ist mit hohen Kosten verbunden (Stichwort DSGVO). Gerade KMU verfügen nicht immer nicht über große Datenbestände oder die finanziellen Ressourcen, um zu ausreichend Daten zu kommen.

"Der Schlüssel zum Erfolg ist Transfer Learning. Damit könnten große Datenbestände und vortrainierte Modelle auf die verschiedenen Systeme transferiert werden. So können in Zukunft auch mehr KMUs die Möglichkeiten des Maschinellen Lernens nützen, weil Lernvorgänge für eine neue Problemstellung schneller und effizienter als bisher gestaltet werden können", sagt Priv.-Doz. Dr. Bernhard A. Moser, der das Projekt am SCCH leitet.

Details zum Projekt ALOHA

Das von den EU-Evaluatoren mit "höchster Exzellenz" bewertete Projekt wird mit Mitteln des Förderprogramms "Horizon 2020" unterstützt. 14 internationale Partner kooperieren in diesem Projekt. ALOHA bedeutet "software framework for runtime-Adaptive and secure deep Learning On Heterogeneous Architectures". Das Projektbudget beträgt 5 976 415 Euro.

Mehr Informationen auf: www.aloha-h2020.eu/project/project-overview

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