Edge AI und Neuromorphe Hardware

Die Geschichte der Neuronalen Netze beginnt bereits 1942 mit grundlegenden Arbeiten. Die Einführung eines individuellen Lernkonzeptes legte den Grundstein für die Entwicklung neuronaler Lernverfahren. Die ersten Neurocomputer zur einfachen Mustererkennung entstanden in den 1960er Jahren. Nach mehreren Aufs und Abs und kontinuierlicher Weiterentwicklung haben die Neuronalen Netze durch die stetig wachsende Rechenleistung in den letzten 10 Jahren einen enormen Schub erfahren und unterstützen heute zahlreiche Anwendungen oder haben neue Anwendungen erst ermöglicht. Die heutige Produktion soll flexibel, vernetzt und nachhaltig sein. „Dinge“ sollen im Zeitalter von Industrie 4.0 intelligent, autonom und kollaborativ die Menschen unterstützen, Assistenzsysteme begleiten unseren Alltag. Um dieses zu leisten müssen unterschiedliche Sensoren die Umgebung wahrnehmen und leistungsfähige Hardware die Ergebnisse vorverarbeiten,  bewerten und handeln. Edge AI wertet die Daten direkt im Endgerät durch AI-Algorithmen aus, ein Datentransfer in die Cloud ist nicht mehr notwendig. Im Idealfall enthält der Sensor direkt eine AI-Unterstützung und wird damit zum intelligenten Sensor.

Was ist nun neuromorphe Hardware?

Neuromorphe Hardware überträgt Architekturen und Prinzipien der neuronalen Informationsverarbeitung im Gehirn auf (Silizium)-Chips. Die Referenz dabei ist meist das menschliche Gehirn. 100 Milliarden Nervenzellen und eine Billion Synapsen arbeiten dort dicht gepackt auf 1.3 kg äußerst effizient zusammen und das bei einem durchschnittlichen Leistungsverbrauch von 20 W. Neuromorphe Strukturen sind energieeffizient, lernfähig und robust gegenüber Störungen oder Ausfällen, alles Eigenschaften, die jeder auch in einem technischen System wiederfinden möchte.