SEmbAI

SEmbAI ist eine von der Carl-Zeiss-Stiftung geförderte Forschungsinitiative (gestartet am 1. Februar 2022) zur Entwicklung energie- und datensparender Verfahren für Umgebungswahrnehmung auf eingebetteten KI-Systemen. Das Programm zielt auf reale Einsätze in Smart-Factory- und Smart-Farming-Szenarien, in denen On-Device-Wahrnehmung präzise, stromsparend und datenschutzfreundlich sein muss.

Woran SEmbAI arbeitet

• Effiziente Wahrnehmung am Edge: Methoden, um multimodale Bildverarbeitung und Sensorik auf ressourcenbeschränkter Hardware auszuführen und dabei Datenbewegungen und Energieverbrauch zu minimieren.
• Von Methoden zu Deployments: Gemeinsame Evaluationen und Demonstratoren in industriellen und landwirtschaftlichen Umgebungen, um Robustheit außerhalb des Labors zu belegen.

Arbeitspakete (Auswahl)

• TP4 – Datengenerierung durch Simulation (Leitung: Prof. Karsten Berns, RRLab): Tools und Pipelines zur Synthese vielfältiger Trainingsdaten für eingebettete Wahrnehmung, um aufwendige Datenerhebung zu reduzieren und die Generalisierung zu verbessern.
• TP1–TP3: Physikalische Randbedingungen und induktive Vorannahmen für Wearables/Embedded Sensing (Lukowicz), semantische Information für daten- und energieeffiziente Erkennung (Dengel) sowie Continual Learning und Spiking Neural Networks (SNNs) (Stricker).
• TP5–TP7: Spezielle Hardwareentwürfe (Wehn/Schöbel), Smart-Factory-Experimente (Ruskowski/Plociennik) und Smart-Farming-Experimente mit Erklärbarkeit (Dörr).

Mehr erfahren / Kontakt: Details und aktuelle Informationen finden sich auf der offiziellen SEmbAI-Webseite.