Das Forschungsprojekt "NeAIxt" widmet sich der rasanten Expansion der Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz (KI) mit einem besonderen Fokus auf Edge-KI und deren Integration in bestehende Systeme. Edge-KI bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz direkt am Ort der Datenerfassung, also am Rand (engl. edge) des Netzwerks, statt die Daten erst an ein zentrales Rechenzentrum oder eine Cloud zu senden. Dies ermöglicht Echtzeit-Entscheidungen mit geringer Latenz, erhöhter Sicherheit und ohne ständige Internetverbindung. Ziel des Projekts ist es somit, die europäische Unabhängigkeit und Kontrolle über Edge-KI-Technologien zu stärken, indem innovative Speicherlösungen, wie eingebettete nichtflüchtige Speicher (eNVM), und leistungsstarke, hochzuverlässige Mikrocontroller mit KI-Fähigkeiten entwickelt werden.

Im Rahmen des Projekts arbeitet das Fraunhofer IPMS an der Weiterentwicklung ferroelektrischer HfO₂-Materialien.

Dr. David Lehninger, Projektleiter am Fraunhofer IPMS, erklärt: "Diese Materialien können elektrische Polarisationszustände dauerhaft speichern und ermöglichen damit energieeffiziente, nichtflüchtige Speicherfunktionen. Diese sind ein wichtiges Element für zukünftige, zuverlässige Elektroniklösungen, unter anderem im Automobilbereich." Die optimierten ferroelektrischen Schichten werden anschließend in bestehende X-FAB-CMOS-Technologien eingebettet.

Darauf aufbauend entwickelt das Fraunhofer IPMS neuartige Testchips, die sowohl nicht-flüchtige Speicherkonzepte als auch Funktionen für KI-Beschleunigung vereinen. Nach der Fertigung werden die Bauelemente umfassend elektrisch charakterisiert und mit etablierten Technologien verglichen, um ihre Leistungsfähigkeit und Effizienz einzuordnen. Zum Projektabschluss entstehen zwei Demonstratoren: Zum einen ein nichtflüchtiger Datenspeicher auf Basis ferroelektrischer HfO₂-Schichten und zum anderen einen hardwarebasierter KI-Beschleuniger. Quelle: Fraunhofer IPMS