14.12.2020
Viele Unternehmen schrecken davor zurück, künstliche Intelligenz (KI) zu verwenden; nicht nur, weil sie ethische und technische Komplikationen mit sich bringen kann, sondern auch, weil die Erzeugung und Anwendung immer komplexer werdender Programme oft spezielle Hardware benötigt. Um diesen Bedenken entgegenzuwirken, hat das HAISEM Lab (“Hardware-optimised Artificial Intelligence Application Software Entwicklung Methods”) in Kombination mit dem Projekt IIP-Ecosphere („Next Level Ecosphere for Intelligent Industrial Production“) am 27.11.2020 eine ganztägige Veranstaltung mit Vertreter*innen der Wissenschaft und Wirtschaft ausgerichtet. Unter dem Titel „GUP, TPU, Edge & Co.“ informierten sie über den Einsatz unterschiedlichster Hardware-Konzepte und deren Anwendungen. Zusätzlich zu den vielseitigen Vorträgen gab es zahlreiche Demonstrationen mit Spezialhardware. Das Zukunftslabor Gesellschaft und Arbeit des Zentrums für digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN) war Partner dieser ganztägigen Veranstaltung, an der 37 Personen aus unterschiedlichen Branchen teilnahmen (Informations- und Kommunikationstechnologien, Chemieindustrie, Anlagen- und Maschinenbau, etc.).
Das HAISEM Lab bietet Kurse für die Industrie an, um Mitarbeiter*innen in diesem Bereich zu schulen. Dadurch können diese ihre Produkte und Prozesse effizienter gestalten oder verbessern. Langfristig gesehen kann das die Produktivität und die Effizienz steigern und dazu führen, dass zielgerichtetere Produkte auf dem Markt erscheinen.
Nach einer allgemeinen Einführung ins HAISEM Lab und einem Überblick über die Herausforderungen Künstlicher Intelligenz gab es zwei Vorträge aus der Forschung. Prof. Dr.-Ing. Holger Blume, Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme (IMMS) der Leibniz Universität Hannover und Forschungszentrum L3S, zeigte Wege durch den Hardware-Dschungel auf. Prof. Dr. Apostolos Dollas, Technical University of Crete, ging auf Herausforderungen und Anwendungsbeispiele für Hardware-Co-Prozessoren und rekonfigurierbare Hardware ein.
In einer anschließenden Demo-Session erhielten die Teilnehmenden Einblicke in drei Demonstratoren, die den Einsatz von KI-Modellen in der Praxis zeigen. Hubert Truchan, Forschungszentrum L3S, präsentierte einen Software-Demonstrator, der Objekte bei der Produktion von Aluminiumstangen erkennt, lokalisiert und visuell inspiziert. Dipl.-Ing. Lukas Gerlach, Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme, stellte den Software-Demonstrator „Hearing4All2“ vor. Dieser wird bei der Datenverarbeitung von Hörgeraten eingesetzt, um selektives Hören zu unterstützen. Beim dritten Demonstrator handelte es sich um einen Hardware-Demonstrator, der veranschaulicht, dass vortrainierte KI-Modelle bereits auf sehr kleinen Plattformen implementiert werden können unter Nutzung sogenannter Tensor Processing Units (TPU). Präsentiert wurde er von Gia Bao Thieu, Institut für Mikroelektronik- und Mechatroniksysteme der Leibniz Universität Hannover.
Die wissenschaftlichen Beiträge wurden abgerundet von drei Vorträgen aus der Wirtschaft. Den ersten Vortrag hielt Meinolf Blawat, Senior Scientist bei Dream Chip Technologies GmbH. Er informierte über Chips im Automotive Bereich, die die Anwendung von Künstlicher Intelligenz beschleunigen. Beim Vortrag von Nils Voss, Senior Dataflow Researcher bei Maxeler Technologies Inc, ging es um Dataflow Engines für neuronale Netze. Dabei handelt es sich um eine parallel verarbeitende, frei konfigurierbare Recheneinheit, die Datenströme verarbeitet, sobald diese anliegen. So kann sie beispielsweise Livevideos verarbeiten. Programmiert wird sie in einer Hochsprache (Java). Darüber hinaus stellte Jonas Lammers, Manager Research and Innovation bei VISCODA GmbH, Algorithmen für 3D Szenenrekonstruktion im Automotive Bereich vor, die herkömmliche Algorithmen mit KI-basierten und semantischen Segmentierungsalgorithmen intelligent kombinieren.
Den Abschluss der Veranstaltung bildete eine Paneldiskussion. Hier wurden unterschiedliche Fragen diskutiert, wie z. B. „Warum sollten Unternehmen in Richtung Spezialhardware schauen, wenn “normale” Hardware für die Berechnungen ausreicht?“. Die Antwort der Experten lautete, dass es viele Anwendungsbereiche gibt, die besondere Anforderungen z. B. an den Energieverbrauch stellen. Dort können keine herkömmlichen Grafikprozessoren (Graphics Processing Unit, GPU) verwendet werden. Vorteile der Spezialhardware sind höhere Effizienz, niedrigerer Energieverbrauch, geringere Latenz und kleinere Fläche. Eine weitere Frage aus dem Publikum bezog sich auf das Training neuronaler Netze, das immense Zeit und Energie erfordert: „Momentan werden fast überall die vergleichsweise ineffizienten GPUs für das Training verwendet. Wird effizientere Spezialhardware irgendwann die GPU beim Training verdrängen können?“ Die Antwort der Expert*innen fasste Gia Bao Thieu wie folgt zusammen:
Die GPUs sind eine performante, einfach zu verwendende und kommerziell verfügbare Hardware für das Training von künstlicher Intelligenz. Das Training von neuronalen Netzen wird oft in großen Rechenzentren durchgeführt. Hier ist die primäre Anforderung die Performanz. Die Betrachtung des Energieverbrauchs wird häufig vernachlässigt. Eine Entwicklung von Spezialhardware könnte hier signifikante Energie- und Performance-Vorteile bringen. Beispiel hierfür sind die Tensor Processing Units der Firma Google. Diese dedizierte Hardware wird bereits für das Training in einigen Cloud-Servern verwendet, aber sie sind nicht kommerziell frei verfügbar. Im Sinne der Energieeffizienz von Rechenzentren und damit allgemein im Sinne der Umwelt ist zu hoffen, dass sich solche effizienten Hardwarearchitekturen auf die Dauer mehr und mehr durchsetzen.
Die abschließende Diskussion thematisierte die wichtigsten Herausforderungen für den Einsatz von Spezialhardware für kleine und mittelständische Unternehmen. Hierzu zählen die Qualifizierung der Mitarbeiter*innen im Umgang mit KI sowie die erforderliche Expertise und der Entwicklungsaufwand, der größer ist als bei anderen Softwarelösungen.
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