Nimble AI: 700.000 Euro für österreichische Firmen, die überlegenen Chip entwickeln
Europa ist, das muss man leider sagen, im Chip-Rennen mit den USA und zunehmend China abgehängt worden. Das heißt aber nicht, dass das Rennen verloren ist. Auch in Österreich treten Unternehmen an, um neuartige Computer-Chips zu entwickeln, die heute üblichen Versionen deutlich überlegen sind. Darum geht es etwa im Projekt Nimble AI (zu dt. etwa „flinke Künstliche Intelligenz“), das auch unter Mithilfe österreichischer Firmen so genannte neuromorphe Chips entwickelt.
Neuromorphe Chips imitieren das menschliche Gehirn und sollen ein doppelte Kunststück schaffen: Große Mengen an Informationen gleichzeitig verarbeiten, ohne dass es zu Überlastungen oder Verzögerungen kommt – und gleichzeitig im Gegensatz zu herkömmlichen Computer-Chips dabei auch noch Energie sparen. Bei Nimble AI, mit zehn Millionen Euro vom Mega-Forschungsprogramm „Horizon Europe“ gefördert, ist das Ziel, eine 100-fache Verbesserung der Energieeffizienz und eine 50-fache Reduzierung der Latenzzeit im Vergleich zu herkömmlichen Chips zu erreichen.
In dem Konsortium von Nimble AI sind unter den 19 Unternehmen und Forschungsinstitutionen aus acht EU-Ländern auch 3 österreichische Firmen bzw. Institute dabei – und zwar das DeepTech-Startup Viewpointsystem (Smart Glasses), der Autozulieferer AVL List (Validierungssysteme für automatisierte Fahrzeuge) und die TU Wien (mit dem Fokus auf autonomes Fahren). 700.000 Euro der zehn Millionen Euro Förerung bekommen die drei österreichischen Player. Sie sind demnach also stark in das ambitionierte Projekt involviert.
Einsatzmöglichkeit in AR- und VR-Brillen
„Mit Hilfe des neuromorphen Computings werden wir in der Lage sein, die Rechenlast und den Energieverbrauch so weit zu reduzieren, dass leistungsstarkes Eye Tracking in jede AR- oder VR-Brille oder in andere tragbare Geräte integriert werden kann“, so Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem, in einer Aussendung. Bei AVL will man die „visuell-basierte Bewertung des Fahrverhaltens mit schnellen und effizienten künstlichen Neuronen“ optimieren, und bei der TU Wien erwartet man sich eine ordentliche Hardware-Beschleunigung. Denn an der Uni werden etwa neuronale Netze auf autonomen F1/Tenth-Modellautos getestet.
Weitere Partner des Konsortiums sind Ikerlan S. Coop. (ES), Barcelona Supercomputing Center (ES), Menta SAS (FR), Universiteit Leiden (NL), Codasip s.r.o. (CZ), GrAI Matter Labs B.V. (NL), University Of Manchester (UK), Consejo Superior De Investigaciones Científicas (ES), Universitat Politècnica De València (ES), Monozukuri S.P.A. (ITA), Politecnico Di Milano (IT), Commisssariat A L’energie Atomique Et
Aux Energies Alternatives (FR), IMEC – Interuniversity Microelectronics Centre (BE), Raytrix Gmbh (DE), ULMA Medical Technologies S. Coop. (ES), und die Queen Mary University Of London (UK).
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