Die weltweit produzierte Datenmenge nimmt immer weiter zu. Damit steigt auch der Bedarf an der effizienten Verarbeitung der Daten, um die Kosten für Energie und Infrastruktur zu senken. Das Fraunhofer Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM arbeitet an einer hardwarebewussten NAS (Neuronal Architecture Search), die mehrere vielversprechende Technologien zusammenbringt. Auf der Fachmesse »Embedded World« in Nürnberg stellen Forscher des Fraunhofer ITWM ihre Arbeiten am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand (Halle 4, Stand 422) vom 9. bis zum 11. April 2024 vor.
Auf der internationalen Leitmesse für Embedded-Systeme zeigt das ITWM-Team, wie es die Trendthemen Edge-Computing – also die dezentrale Verarbeitung von Daten »am Netzwerk-Rand« – und Maschinelles Lernen zusammenbringt. Hier setzen die Forschenden vor allem auf Deep Neural Networks (DNN), die sehr flexibel sind und ein breites Spektrum an Eingaben, z. B. Zeitreihendaten und Bilder, verarbeiten.
Der Versuch, DNNs von der Stange auf ein eingebettetes System zu übertragen, scheitert häufig, da die Modelle zu groß sind, wenn sie nicht speziell für den Grenzfall entwickelt wurden. Hier setzt die Lösung des Fraunhofer ITWM an: die Neural Architecture Search Engine (NASE) sucht nach einer DNN-Struktur, so dass das DNN auf die Hardware passt und die Anwendungsziele erfüllt.
Skalierbare Methode für schnelle Lösungen
»Wir am Fraunhofer ITWM entwickeln mit NASE ein hardwarebewusstes NAS«, erklärt Projektleiter Dominik Loroch. »Diese Art der Suche berücksichtigt auch die Einschränkungen, die von der Hardwareplattform ausgehen, und wir finden Lösungen, die optimal laufen. Wer NASE nutzen will, stellt nur die Daten bereit und braucht wenig bis gar kein Wissen über DNNs. Da sowohl die Suche als auch das Training automatisch erfolgen, ist das eine sehr skalierbare Methode, um schnell Lösungen für die Hardware zu erhalten.« NASE wirkt dabei wie ein Produktivitäts-Booster, der komplexe DNNs sehr schnell identifiziert und dadurch Entwicklungskosten deutlich reduziert.
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Quelle Text/Bild:
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik
Fraunhofer-Platz 1
67663 Kaiserslautern
www.itwm.fraunhofer.de
Kaiserslautern, 04.04.2024
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