F&E-Lab »Next Generation Computing«

Die nächste Generation vom Computern wird auf drei verschiedenen Säulen stehen: auf klassischen Architekturen, auf analogen und neuromorphen Computern sowie auf Quantencomputern. Die Schwerpunkte des Teams des F&E-Labs »Next Generation Computing« (NGC) liegen auf den Themen Neuromorphic- und Quantencomputing. Die Forschenden arbeiten an neuen Rechner- und Speicherarchitekturen für Eingebettete Systeme sowie dem High Performance Computing. Die betrachteten Anwendungen reichen von Steuergeräten für das autonomen Fahren bis hin zu KI-gestützten EKG-Analysen in der Medizintechnik.

Die Implementierung dieser Systeme kann in einer Vielzahl von Architekturen und Implementierungsstilen durchgeführt werden, wie beispielsweise programmierbare Hardwarebausteine (FPGAs), Anwendungsspezifische Integrierte Schaltungen (ASICs) oder Application Specific Instruction-Set Processors (ASIPs). Deshalb werden frühzeitig Simulationsmodelle, sogenannte virtuelle Prototypen, verwendet, um ein zielgerichtetes Hardware-Software-Co-Design und die Exploration des Entwurfsraums zu ermöglichen.

Das Lab befasst sich außerdem mit Platformarchitekturen für Neuromorphe Beschleuniger sowie dem Finden von sogenannten Spiking Neuronalen Netzen (SNNs), welche möglichst optimal auf die Hardware sowie auf Anwendungen angepasst sind.

Im Bereich des Quantencomputings beschäftigt sich das Lab mit hybriden Systemen, generischen Software-Stacks sowie Benchmarking auf Demonstratoren. 

Ausschnitt eines Quantencomputers
© IBM Research
Für das Next Generation Computing spielen Quantencomputer eine zentrale Rolle.

Aktuelle Projekte im Bereich Next Generation Computing

  • MEMTONOMY: Optimierung von Speichersystemen für das Autonome Fahren
  • HALF2: Energieeffiziente Elektronik für KI-gestützte EKG-Analyse in der Telemedizin
  • GreenDT: CO2 effiziente Simulation
  • SEC-learn Arrival: Embedded-Neuromorphe-Computing-Platform für föderiertes Lernen
  • Enerquant: Benchmarking und Modellierung von Energiemodellen für das Quantenomputing
  • EniQmA: Hybride Systeme: Mitarbeit an Use Cases, hybride Quanten-HPC-Algorithmenentwicklung
  • Rymax, Spinning: Demonstratoraufbauten von Quantencomputern
  • SIKRIN-KRYPTOV: Sicherung von hydraulischen Systemen in kritischen Infrastrukturen durch Entwicklung und Implementierung Quantencomputer-resistenter kryptografischer Verfahren
  • FunkI: Funkkommunikation mit künstlicher Intelligenz
  • ZuSE-KI-AVF: Anwendungsspezifischer KI-Prozessor für die intelligente Sensorsignalverarbeitung im autonomen Fahren
  • DRAMSys: Tool zur Optimierung von Speichersystemen durch Simulationsanalysen
  • DRAMMeasure: Messplattform für DRAM-Speicher

Kooperationen

Wir arbeiten unter anderem zusammen mit Bosch, Creonic, Daimler, Equinor, IBM, LUBIS, Rambus, SiPearl, Total Energies, XILINX, Zollner.

Aktuelles

 

InnoVisions / 28.6.2022

Quantencomputing fürs große Ganze

Können Quantencomputer Deutschlands komplettes Energiesystem berechnen? Den genau zu diesem Zeitpunkt benötigten Bedarf an Energie zu ermitteln ist fast ein Ding der Unmöglichkeit, besonders für herkömmliche Rechner. Aber vielleicht kann das mit Quantencomputern gelingen? Das Projekt »EnerQuant« will klären, welche Chancen Quantencomputing hier eröffnet. 

 

InnoVisions / 21.6.2022

Schneller mit Quantenalgorithmen

Die Entwicklung neuer Verbundwerkstoffe ist Präzisionsarbeit. Die mikrometergroßen Strukturen der Hochleistungswerkstoffe müssen später die Funktionalität, Langlebigkeit und Sicherheit komplexer Bauteile für Flugzeugrümpfe, Windkraftrotoren oder in Gebäuden gewährleisten. Wir haben bereits hervorragende mathematische Verfahren für diese Entwicklung. Ein Problem liegt bei der Rechenzeit. Heißt die Lösung Quantencomputing? Geht damit bald alles viel schneller?

Pressemitteilung / 10.12.2021

Entwicklung eines praxistauglichen Quantencomputers

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Projekt RYMAX zur Entwicklung eines praxistauglichen Quantencomputers. Das gesamte Projektvolumen beträgt 29 Millionen Euro. Die RPTU Kaiserslautern-Landau erhält davon 7 Millionen Euro.

Pressemitteilung / 16.03.2021

Innovationswettbewerb »Energieeffizientes KI-System« des BMBF

Erfolg für das Projekt Half2

Der Pilot-Innovationswettbewerb des Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) forderte dazu auf, einen leistungsfähigen Chip zu entwickeln, auf der Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) ausgeführt werden können. An einem Anwendungsbeispiel aus der Medizin sollte dieses System aus EKG-Daten das Krankheitsbild Vorhofflimmern mit hoher Zuverlässigkeit erkennen.

Das Siegerteam um das Projekt Half2 hat jetzt die Gelegenheit seine Lösungen zu realisieren und die KI-Algorithmen in die Praxis zu überführen.