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Artikel aus der NEXT 2018/2019: "Wie Tai Chi mit Robotern"

  • Artikel aus der NEXT 2018/2019: "Wie Tai Chi mit Robotern"
    Prof. Christian Mayr, Professor für Hochparallele VLSI-Systeme – also Chips mit mehr als 100 000 Bauteilen – und Neuromikroelektronik an der TU Dresden.

Das EU-finanzierte "Human Brain Project" (HBP) galt lange Zeit als eher akademische Übung: Seit vielen Jahren mühen sich die Forscher nun schon ab, das menschliche Gehirn nachzustellen, sind aber nur bis auf Maushirn-Niveau gelangt. Doch das ändert sich nun: "Die ersten wirtschaftlichen Anwendungen sind nahe", schätzt der Neuroelektroniker Prof. Christian Mayr von der Technischen Universität Dresden (TU Dresden) ein, der an diesem internationalen Projekt beteiligt ist.

 

Die Forschungen an seinem Lehrstuhl für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik sowie die Kooperationen mit hiesigen Wirtschaftspartnern könnten Sachsen schon bald ganz handfeste Wettbewerbsvorteile im Automobil-Sektor, in der Medizin, der Robotik und auf weiteren Hightech-Branchen bescheren, hofft er.

Zum Beispiel entwickeln er und seine Kollegen mit dem Dresdner Halbleiterwerk von Globalfoundries gerade einen selbstlernenden Radar-Prozessor. Der soll Auto-Bordcomputer beibringen, Radfahrer im Verkehrsgewühl besser zu erkennen – und bei Unfallgefahr automatisch zu bremsen. Auch Sensorkleidung für höchst ernsthafte Robotertänze und mobile Mini-Supercomputer für Autos und in Straßenlaternen ("Edge Cloud Computing") stehen auf der Agenda. "Vor allem die Automobilindustrie ist sehr an Kooperationen mit uns interessiert", sagt der Professor.

Denn das "Human Brain Project" ist mit Schlüsseltechnologien eng verknüpft, die inzwischen als besonders wichtige Querschnitts- und Schlüsseltechnologien gelten: Durch Künstliche Intelligenz (KI) und "Maschinelles Lernen" wird es erst möglich, dass Roboter, Maschinen und Menschen in den hochautomatisierten Fabriken der "Industrie 4.0" wirklich effizient zusammenarbeiten, Fahrzeuge im urbanen Straßenverkehr autonom navigieren können oder Medizincomputer in Patienten-Datenfluten therapeutische Ansätze entdecken.

Dresdner bauen lernende KI-Hardware

An KI-Computerprogrammen arbeiten schon viele Teams, auch in Sachsen. Mayr und seine Kollegen sind aber im Freistaat und darüber hinaus die einzigen, die spezialisierte Hardware für das "Human Brain Project" und für KIs entwickeln – und bei Globalfoundries Dresden auch herzustellen vermögen. Weltweit als Primus für KI-Computer hat sich zwar das US-Unternehmen Nvidia profiliert. Auch Bosch und einige andere Technologiekonzerne bieten KI-Hardware an. "Nvidia schafft es aber nicht, mit seinen Systemen unter 100 Watt zu kommen", schätzt Professor Mayr ein. "In autonom fahrenden Autos werden wir aber passiv gekühlte Systeme brauchen, die mit jeweils nur ein bis zehn Watt auskommen."

Nachdem sie zeitweise mit analogen Nachbauten von Hirnzellen (Neuronen) und anderen Ansätzen experimentiert hatten, setzen die Dresdner inzwischen auf die "Spinnaker"-Computerplattform, um Gehirne zu simulieren. Diese Plattform basiert auf Prozessoren der ARM-Architektur. Ähnliche Chips stecken heute in fast allen Smartphones und Tablets, weil sie niedrigen Stromverbrauch und gute Rechenleistung gut ausbalancieren. Ähnliche Prozessoren, zu Tausenden gekoppelt, simulieren im Spinnaker-Computer die vernetzten Neuronen in biologischen Gehirnen. Entworfen hatten dieses Konzept ursprünglich Forscher der Universität Manchester für das HBP. Die Engländer übergaben dann aber große Teile ihrer "Spinnaker"-Entwicklung den Kollegen der TU Dresden zur Weiterentwicklung – weil sie im "Silicon Saxony" mit dessen Chipfabriken dafür langfristig bessere Erfolgsaussichten sahen.

Spezialität aus Sachsen: Reaktionsschnelle KI-Hardware mit wenig Stromhunger
Und tatsächlich sind die Sachsen weiter gekommen: Die zweite Spinnaker-Generation haben sie zum Beispiel mit speziellen Beschleuniger-Chips gekoppelt, die besonders schnell addieren und subtrahieren können – diese Rechnenschritte kommen in KI-Programmen besonders oft vor. Auch sind sie nun imstande, Spinnaker-Chips weiter auf bestimmte Einsatzzwecke zu spezialisieren – zum Beispiel für den Automobilbau oder die Robotik. Um Lizenz-Probleme mit der britischen Firma "ARM" zu umschiffen, werden sie die nächsten Generationen ihrer Neuronen-Chips womöglich an die "Risc-V"-Architektur anlehnen, die ARM ähnelt, aber frei verwendbar ist.

Produzieren lässt Mayr die Prototypen in der stromsparenden "FD-SOI"-Chiptechnologie, auf die sich die Dresdner Chipfabrik von Globalfoundries spezialisiert hat. "Man muss sich an diese Technologie erst mal gewöhnen. Aber sie führt zu erheblichen Energieersparnissen", betont der Professor. Damit können die Dresdner dann auch den Energiehunger der Nvidia-Konkurrenzlösungen umschiffen.

Daraus leitet sich auch eines der sächsischen Alleinstellungsmerkmale im weltweiten Rennen um die beste "Künstliche Intelligenz" ab: Die Dresdner haben sich auf mobile und stromsparende KI-Hardware spezialisiert, die sich stark an biologischen Vorbildern orientiert, zudem aber extrem kurze Reaktionszeiten unter einer Millisekunde erlaubt.

"Body Computing Hub": Flexible Elektronik trifft künstliche Neuronen
Diese kurzen Latenzzeiten brauchen die sächsischen Neuro-Elektroniker nicht nur für Fahrerassistenzsysteme, sondern auch für ein weiteres Projekt: den "Body Computing Hub". Dahinter steckt ein Gemeinschaftsvorhaben mit dem geplanten Exzellenzcluster CETI (Center for Tactile Internet with Humans in the Loop) der TU Dresden unter der Leitung von Prof. Frank Fitzek: ein elektronischer Anzug, den sich Menschen überziehen und dann damit in Echtzeit beispielsweise Roboter oder Exoskelette fernsteuern. Die lassen sich dadurch für Industrietätigkeiten oder Fern-Physiotherapien anlernen. "Das kann man sich wie Tai Chi mit Robotern vorstellen", sagt Mayr.

Für diesen Fernsteuer-Anzug will das Mayr-Team die eingenähten künstlichen Neuronen beisteuern, die Gruppe um TU-Professor Frank Ellinger die biegsame Sensorelektronik und die Funktechnik drucken, weitere Wissenschaftler die taktilen Handschuhe, die Netzwerktechnik und weitere Komponenten beisteuern. Die künstlichen Neuronen im Anzug übernehmen dann die Vorverarbeitung und Verdichtung der Daten, die von den flexiblen Bewegungs-Sensoren kommen.

Wenn all diese KI-Hardware aus Dresden erst einmal auf dem Markt verfügbar, soll dies der Wirtschaft in Sachsen einen spürbaren Vorsprung in einer wichtigen Schlüsseltechnologie sichern. "Wir könnten hier die gesamte KI-Wertschöpfungskette im Freistaat abbilden", meint der Professor.

BU Portrait Mayr: Prof. Christian Mayr, Professor für Hochparallele VLSI-Systeme – also Chips mit mehr als 100 000 Bauteilen – und Neuromikroelektronik an der TU Dresden

Weiterführende Links

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www.humanbrainproject.eu
www.tu-dresden.de

Foto: Heiko Weckbrodt