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    30.03.2021

    Vorhofflimmern KI-basiert zuverlässig erkennen

    Analyse von EKG Daten durch energieeffiziente Entscheidungsbäume
    Analyse von EKG Daten durch energieeffiziente Entscheidungsbäume  
    • Wettbewerbssieger - Vorhofflimmern mit energieeffizienter Mikroelektronik KI-basiert zuverlässig erkennen

      Bundesministerin Anja Karliczek kürte die Preisträger im Rahmen einer virtuellen Preisverleihung.

      Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) erschließen immer neue Anwendungen. Für die Verbreitung dieser rechenintensiven Technologie, besonders in mobilen Anwendungen, bildet hocheffiziente Mikroelektronik die Basis. Um die Forschung in diesem Bereich voranzutreiben führt das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) den Pilotinnovationswettbewerb „Energieeffizientes KI-System“ durch. Das Team um Hahn-Schickard-Mitarbeiter Daniel Sanchez und Hahn-Schickard-Institutsleiter Yiannos Manoli, der die IMTEK-Professur für Mikroelektronik der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg innehat, gewann in der Kategorie ASIC 22FDX mit dem Projekt „Analyse von EKG-Daten durch energieeffiziente Entscheidungsbäume auf einem rekonfigurierbaren ASIC (GEnERIC)“. Sie teilen sich den Platz mit einem weiteren Team um Prof. Christan Mayr von der TU Dresden.

      Im neuen Format des „Pilotinnovationswettbewerbs“ war die Zielstellung vorgegeben: mittels einer re-konfigurierbaren künstlichen Intelligenz sollten Herz-Rhythmus-Störungen zuverlässig und unter minimalem Energieeinsatz erkannt werden. Hierzu war es notwendig die komplette Entwicklungskette vom Entwurf eines KI-Algorithmus über dessen Optimierung bis zur energieffizienten Realisierung als mikroelektronische Schaltung innerhalb kürzester Zeit zu durchlaufen und diese zu verifizieren. Dies ist nur mittels enger Abstimmung und gegenseitigem Verständnis zwischen KI- und Mikroelektronik-Entwicklern, sowie innovativen Ideen, möglich. Die erreichte Energieffizienz liegt um Faktor fünf bis zehn über dem der Mitbewerber, was die weiterhin gegebene Relevanz klassischer Ansätze des maschinellen Lernens in einem von Deep Learning geprägten Forschungsfeld belegt.

      Jedes Siegerteam erhält als Preis die Möglichkeit, ein Forschungsprojekt zur weiteren Umsetzung seiner Idee mit Anwendungspartnerinnen und -partnern mit einem Budget von 1 Mio. Euro beim BMBF einzureichen. Zur Teilnahme am Wettbewerb haben sich deutschlandweit 27 Teams aus Hochschulen und Forschungseinrichtungen beworben, von denen elf Teams für die Finalrunde ausgewählt wurden. Am 11. März 2021 wurden die Sieger in drei Kategorien im Rahmen einer Preisverleihung durch Bundesministerin Anja Karliczek verkündet.

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