KI effizient und ressourcenschonend einsetzen
Künstliche Intelligenz wird zunehmend direkt auf Geräten, Maschinen und Sensoren ausgeführt, um Latenzen zu reduzieren, Datenschutzanforderungen zu erfüllen und die Abhängigkeit von Cloud-Infrastrukturen zu verringern. Gleichzeitig stellen begrenzte Rechenressourcen und Energieverfügbarkeit hohe Anforderungen an die Effizienz von KI-Systemen.
Der Workshop vermittelt einen Überblick über Methoden und Technologien für energieeffiziente KI am Edge. Ausgehend von klassischen Ansätzen wie Modellkompression (Pruning), Quantisierung, Binary Neural Networks sowie ressourcenschonenden Netzwerkarchitekturen für eingebettete Systeme werden aktuelle Strategien zur Reduktion von Speicherbedarf, Rechenaufwand und Energieverbrauch vorgestellt. Darüber hinaus werden die Grenzen heutiger Deep-Learning-Verfahren betrachtet und deren Auswirkungen auf zukünftige KI-Systeme diskutiert.
Darauf aufbauend führt der Workshop in die Grundlagen des Neuromorphic Computing ein. Teilnehmende lernen die Prinzipien ereignisbasierter Informationsverarbeitung, Spiking Neural Networks und neuromorpher Hardware kennen und erhalten einen Einblick in aktuelle Anwendungsfelder sowie den technologischen Reifegrad dieser vielversprechenden Technologie.
Gefördert durch:
Überblick & Rahmenbedingungen
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Die folgenden Fragestellungen bilden den roten Faden des Workshops und werden in den einzelnen Agenda-Punkten aufgegriffen:
- Wie bringen wir KI auf kleine, energieeffiziente Geräte?
- Warum reichen klassische Ansätze langfristig nicht aus?
- Wie könnten zukünftige biologisch inspirierte KI-Systeme aussehen?
Nach dem Workshop können die Teilnehmenden verschiedene Ansätze für effiziente Edge-KI einordnen, deren Einsatzpotenziale bewerten und verstehen, welche Rolle neuromorphe Systeme für die nächste Generation intelligenter, energieeffizienter Anwendungen spielen können.
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Die Veranstaltung richtet sich an Fachkräfte aus der
- Embedded-Entwicklung
- KI-Entwicklung
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- Ort
fortiss GmbH
Raum Ada (2. Stock)
Guerickestr. 25
80805 München - Format: Workshop
- Dauer: 4 Stunden
- Sprache: Deutsch
- Teilnahmegebühr: kostenlos, gefördert durch edih dina
- Was Sie mitbringen sollten: eigenen Laptop
- Ort
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Zeit Inhalte 9:15 bis 9:30 Uhr - Kennenlernen und Diskussion Ihrer Interessenspunkte
9:30 bis 9:45 Uhr - Motivation: Warum effiziente KI?
9:45 bis 10:15 Uhr - Klassische Edge KI
- Kompression von Modellen
- Spezielle Netzwerkarchitekturen
- Hardware für Edge KI
- Grenzen klassischer Edge KI
10:15 bis 10:45 Uhr - Tutorial: Edge KI am Beispiel von Anomalieerkennung mit IMU-Sensoren (Initial Measurement Unit – inertiale Messeinheit / Bewegungssensoren)
10:45 bis 11:00 Uhr - Neuromorphic Computing und Spiking Neural Networks
11:00 bis 12:00 Uhr - Hands-On Coding: Neuromorphe KI am Beispiel von IMU-Anomalieerkennung
12:00 bis 12:15 Uhr - Weitere Praxisanwendungen und Demos
12:15 bis 12:30 Uhr - Diskussion und Transfer auf eigene Problemstellungen
- Ausblick -> Potenzialanalyse
