Im Projekt mit dem Namen „InSeKT” (Entwicklung von intelligenten Sensor-Kanten-Technologien) arbeiten die Technische Hochschule Wildau, das Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik (IHP) und das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS gemeinsam an neuen Hardware-, Software- und Sensorlösungen. Ziel: Künstliche Intelligenz (KI) besser an den „Edges” von IT-Netzwerken einsetzen.
Dezentrale Datenverarbeitung verbessert nicht nur den Datenschutz
Gerade KI‘s verarbeiten eine hohe Menge an Daten und das möglichst schnell.
Das Projekt hat das Ziel, die komplexen Berechnungen direkt am Entstehungsort der Daten, also zum Beispiel unmittelbar am Sensor selbst, zu ermöglichen.
Die Datenverarbeitung mittels KI geschieht derzeit häufig über zentrale Cloud-Computing-Lösungen. Die Berechnung der Daten erfolgt auf zentralen Servern.
Dies führt dazu, dass größere Datenmengen über größere Distanzen übertragen werden. Dadurch kann es immer wieder zu Datenlecks kommen und damit zu Angriffsmöglichkeiten für unbefugte Dritte.
Eine dezentrale Datenverarbeitung verbessert nicht nur den Datenschutz, sondern ermöglicht auch eine Echtzeitfähigkeit der Systeme, da Datenübertragungen über große Distanzen hinweg vermieden werden.
Das Projekt adressiert die wesentlichen Faktoren für eine Marktakzeptanz: Technologien für die Systemintegration entwickeln und Kosten senken, Zuverlässigkeit erhöhen und den Miniaturisierungsgrad steigern.
Es wird von einem interdisziplinären Team verschiedener Institutionen und Fachdisziplinen geleitet.
Fortschrittliche Sensorik zur Lösung von Material- und Integrationsproblematiken
Der in Cottbus angesiedelte Institutsteil „Integrated Silicon Systems” des Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS, arbeitet an der Funktionserweiterung und -integration bereits bestehender MEMS-Sensoren für Edge-KI-Anwendungen.
Dabei wird die Signalverarbeitung direkt in den Sensor integriert und Daten können unmittelbar dort gesammelt werden, wo sie entstehen.
Das Ziel ist eine erhöhte Anpassungsfähigkeit von Sensoren an unterschiedliche Einsatzszenarien. Die darunter liegende Hardware wird nicht ausgetauscht.
Ein erster zentraler Entwicklungsbereich am Fraunhofer IPMS ist die Gasanalyse mittels Ionenmobilitätsspektrometern (IMS).
Ein IMS ermöglicht es, ionisierbare Analytsubstanzen schon in geringsten Konzentrationen direkt in der Luft nachzuweisen.
Bestehenden Ansätzen fehlt es an ausreichender Miniaturisierbarkeit.
Ein erster IMS-Demonstrator, welcher auf einem FAIMS-Ansatz (field asymmetric-waveform ion mobility spectrometry) beruht, verfügt über flexible Elektrodenabstände. Hiermit ist diese Hürde überwunden.
Verbesserte Bildgebung
Des Weiteren wird das Ziel einer datengestützten Bewertung von Photodetektoren für den nahinfraroten Wellenlängenbereich verfolgt.
Diese werden beispielsweise in der Materialanalyse sowie dem Wertstoffrecycling eingesetzt und ermöglichen eine Analyse durch Verpackungen hindurch.
Besonders die Verbesserung eines Al-TiN-Si-Schottky-Detektorbauelements mit zylindrischen Pyramidalstrukturen zur höheren Empfindlichkeit und besseren Skalierbarkeit durch günstigere Materialien steht hier im Fokus.
Ein dritter Bereich behandelt den angepassten Einsatz von kapazitiven mikromechanischen Ultraschallwandlern (CMUTs).
Dies dient der verbesserten Bildgebung. CMUTs sind durch ihre Größe und das kapazitive Wirkprinzip hochempfindliche Ultraschallempfänger.
Die sensornahe Signalauswertung ermöglicht hier eine schnellere Bildgebung.
„Später können damit sehr genaue Analysen von Handbewegungen mittels eines von Fledermäusen nachempfundenen Ultraschallsignals möglich gemacht werden aber auch die Messung von Blutzucker mittels Ultraschalls”, erklärt Dr. Sebastian Meyer, Leiter des Institutsteils „Integrated Silicon Systems” am Fraunhofer IPMS.
Die TH Wildau und das Leibniz IHP verwenden im Anschluss die generierten Daten.
Damit werden Edge-KI-Systeme für die schnelle und exakte Datenverarbeitung trainiert. Die Ergebnisse im Projekt ermöglichen weitere Schritte hin zu intelligenteren und kompakteren Sensorsystemen.
