Crowdfunding beendet
Fehlende Normen und Trainingsfunktionen verhindern den Einsatz von KI auf Eurer Hardware und Ihr seid schon fast so weit, neue Geräte zu besorgen? Wir beschäftigen uns bei Learn AIfES damit, unser Software-Framework AIfES für alle nutzbar zu machen. Unsere Webinare sind die erste Etappe und wir brauchen Eure Hilfe als Maker, Studierende oder Industriemitarbeitende dazu! Werdet Teil der AIfES-Crowd, nutzt die KI und tragt gleichzeitig zu Bildung und Nachhaltigkeit durch Digitalisierung bei.
20.205 €
Fundingsumme
6
Unterstütz­er:innen
Datenschutzhinweis
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 Learning to Generate AI
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Über das Projekt

Finanzierungszeitraum 06.10.22 12:20 Uhr - 30.11.22 12:00 Uhr
Realisierungszeitraum Anfang 2023
Startlevel 30.000 €
Kategorie Technologie
Stadt Duisburg

Projektbeschreibung anzeigen ausblenden

Worum geht es in dem Projekt?

Kleine Embedded Systeme plus künstliche Intelligenz (KI) – das Thema unserer Zeit. Learn AIfES richtet sich an alle, die sich mit Mikrocontrollern und elektronischen Steuersystemen sowie der Implementierung von KI beschäftigen.

Wir möchten Dir in zwei Webinaren zeigen, wie man mit unserem Open Source KI-Software-Framework AIfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems) künstliche neuronale Netze (KNN) praktisch auf jeder Hardware ausführen und sogar trainieren kann. Besonders im Fokus steht dabei die Ausführung der KI auf einfachen Mikrocontrollern und kleinen IoT-Geräten, sogenannten "tinyML".

  • Mit Learn AIfES hast Du die Chance, Deine Daten auf dem Gerät zu speichern und die Verarbeitung ohne Übertragungsverzögerung, mit einem deutlich geringeren Energieverbrauch im Vergleich zu einem PC durchzuführen. Du erreichst damit eine erhöhte Zuverlässigkeit durch eine dezentrale Architektur und kannst eine personalisierbare KI erstellen, die sich anhand Deiner Bedürfnisse selbstständig optimiert.

Learn AIfES unterstützt dabei nicht nur die KI-Strategie der Bundesregierung mit dem Ausbau von Know-how und der Förderung von Nachwuchs, sondern gleichzeitig mehrere UN-Nachhaltigkeitsziele, wie hochwertige Bildung, Klimaschutz und Industrie, Innovationen und Infrastruktur. Sei dabei und gestalte für uns und kommende Generationen eine bessere Umwelt und Gesellschaft.

www.aifes.ai

AIfES auf GitHub ausprobieren: https://github.com/Fraunhofer-IMS/AIfES_for_Arduino

Was sind die Ziele und wer ist die Zielgruppe?

Das Projekt richtet sich an alle Maker, Schülerinnen und Schüler, Studierende oder auch Industriemitarbeitende, die KI in ihren Projekten und auf ihren Mikrocontrollern sowie auf elektronischen Steuersystemen integrieren wollen.

Mit Deiner Unterstützung möchten wir kostenlose Webinare durchführen, in der wir Dir zeigen, wie Du mit AIfES ein KNN auf Deinem Mikrocontroller umsetzen und dort sogar trainieren kannst. AIfES ist vollständig in der Programmiersprache C implementiert und funktioniert somit nahezu auf jeder Hardware.

Wir zeigen Dir von der Datenaufnahme, über die Modellerstellung bis zu Deployment und Test, was Du benötigst, um Deine Ideen umzusetzen. Für das Training nutzen wir die klassischen Python-Tools und zeigen Dir gleichzeitig, wie Du mit AIfES direkt auf dem Mikrocontroller trainieren kannst.

Dabei ist es auch unser Ziel, Dich am Prozess zu beteiligen.
So kannst Du zum Beispiel ab einer bestimmten Summe eigene Ideen einbringen, welche weiteren Funktionen zu AIfES hinzugefügt werden oder an der Entwicklung eines coolen Demonstrators zum Nachbauen mitwirken.

Warum sollte jemand dieses Projekt unterstützen?

KI und maschinelles Lernen sind die Zukunftsthemen und AIfES ist bisher das einzige Framework »Made in Germany«. Durch Deine Unterstützung hilfst Du dem AIfES-Team, die kostenlosen Webinare und mögliche weitere coole Formate und Entwicklungen in die Welt zu tragen.

Getreu dem Open Source Gedanken ermöglicht Deine Spende, dass die Ergebnisse auch allen anderen zur Verfügung gestellt werden.

Das Projekt unterstützt die UN-Nachhaltigkeitsziele hochwertige Bildung, Klimaschutz und Industrie, Innovationen und Infrastruktur. Jetzt fragst Du Dich natürlich, was AIfES mit dem Klimaschutz zu tun hat? Deep Learning auf Hochleistungsrechnern kann sehr viel CO2 ausstoßen. Die University of Massachusetts hat 2019 eine Ökobilanz für das Training großer KI-Modelle erstellt. In dem konkreten Beispiel ging es um den Modellbildungsprozess für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie fanden heraus, dass dieser Prozess mehr als 283,9 Tonnen CO₂ ausstoßen kann. Das entspricht fast der fünffachen Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos (Quelle: https://arxiv.org/abs/1906.02243).

Was passiert mit dem Geld bei erfolgreicher Finanzierung?

Jeder gespendete Euro wird von der Fraunhofer-Zukunftsstiftung verdoppelt – bis zum Erreichen des ersten Funding Ziels von 30.000 €. Wenn Du also 5 € spendest, verdoppelt die Zukunftsstiftung den Betrag auf 10 € bis zu der Grenze von 30.000 €. Danach erfolgt das Funding, ohne eine Verdopplung der Spende.

Mit Erreichen des ersten Funding Ziels erarbeiten wir zwei kostenlose Webinare
, an denen jeder teilnehmen kann, der Lust hat etwas über »tinyML« und KI zu lernen. Dort zeigen wir Dir in einem Crashkurs anhand von einfachen Beispielen alles, was Du wissen musst, um Dein eigenes KI-Projekt mit AIfES zu realisieren.

Aktiv mitgestalten und entscheiden: Mit Erreichen des zweiten Funding Ziels von 60.000 € werden neue AIfES-Algorithmen implementiert oder ein neuer Demonstrator entwickelt, den Du nachbauen kannst. Hier kannst Du bei einer Umfrage mitentscheiden, welches Ziel umgesetzt werden soll.

Wer steht hinter dem Projekt?

Hinter dem Projekt Learn AIfES steht ein Team aus Forschenden, Promovierenden und Studierenden des Fraunhofer-Instituts für Mikroelektronische Schaltungen IMS, die an der Software AIfES arbeiten.

Die Gesichter von Learn AIfES sind:
Dr.-Ing. Pierre Gembaczka - Erfinder und Produkt Manager von AIfES, Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS

Johannes Kühnel - Doktorand in der AI-Gruppe des Fraunhofer IMS und Mitglied des AIfES-Teams, Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS

Welche Nachhaltigkeitsziele verfolgt dieses Projekt?

Primäres Nachhaltigkeitsziel

4
Bildung

Warum zahlt das Projekt auf dieses Ziel ein?

Das Projekt unterstützt insbesondere das UN-Nachhaltigkeitsziel zur Weiterentwicklung von KI für hochwertige Bildung. Klimaschutz und Industrie sowie Innovationen und Infrastruktur sind zwei weitere Ziele, die unser Software-Framework abdeckt. Mehr Info zur KI-Strategie der Bundesregierung findest Du hier. Mehr zum Ziel Klimaschutz und inwiefern AIfES dieses unterstützt, findest Du im Abschnitt zur Projektunterstützung.

Dieses Projekt zahlt außerdem auf diese Ziele ein

13
Klimaschutz

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