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Memristive KI-Chips für die Medizintechnik

Innerhalb der Designinitiative Mikroelektronik wird das Projektteam eine neuromorphe Chiparchitektur auf Basis von Mimristoren für die Echtzeitvorhersage epileptischer Anfälle erforschen.© Svitlana - AdobeStock

Motivation

Um die Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit am Standort Deutschland zu stärken und einen Zugewinn an technologischer Souveränität in Europa zu erzielen, baut das BMFTR seine Forschungszusammenarbeit mit Taiwan in der Mikroelektronik aus. Die strategische Bedeutung Taiwans ergibt sich aus der herausragenden Forschungsexpertise sowie den dort ansässigen, global führenden Halbleiterherstellern. So sollen der wissenschaftliche Austausch intensiviert, neue Forschungspotenziale erschlossen, zukunftsweisende Hardware-Innovation erforscht und die Talente- und Fachkräftebasis am Standort Deutschland weiter ausgebaut werden. Dazu fördert das BMFTR deutsche Partner in gemeinsamen Verbundprojekten mit Taiwan.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Projekts ist die Erforschung eines neuromorphen Chips für die Vorhersage epileptischer Anfälle. Dabei werden auf dem Material Hafniumoxid (HfO2) basierende Memristoren zu einem zellulären Netzwerk verschaltet, welches für die Ausführung von KI-Modellen zur Echtzeit-Auswertung von Hirnstromsignalen optimiert ist, um daraus Anzeichen für nahende epileptische Anfälle abzuleiten. Dank der neuromorphen Architektur können sowohl Größe als auch Stromverbrauch und Rechenzeit im Vergleich zu existierender Hardware erheblich reduziert werden. In Zukunft soll dieses System zu einem implantierbaren Medizingerät weiterentwickelt werden, um so als Frühwarnsystem die Lebensqualität von Epilepsiepatienten zu erhöhen. 

Innovationen und Perspektiven

Durch das Projekt wird die Zusammenarbeit zwischen Deutschland und Taiwan in der Mikroelektronik intensiviert. Die wissenschaftliche Vernetzung wird das Know-how in der Chipentwicklung erweitern und zur Ausbildung von Talenten und Fachkräften im Chipdesign beitragen. Das Projekt steigert auf diese Weise und durch den Erkenntnisgewinn im Bereich von neuromorphen Rechnerarchitekturen die Innovationskraft am Forschungsstandort Deutschland.