Spitzenforschung für den europäischen KI-Markt

Die Forschungsinitiative NeAIxt adressiert eine zentrale Frage der aktuellen KI- und Halbleiterentwicklung: Wie kann Europa seine Abhängigkeit von außereuropäischen Technologien im Bereich der Edge-Künstlichen Intelligenz reduzieren und zugleich wettbewerbsfähige Leistung, Sicherheit und Energieeffizienz erreichen? Das EU-geförderte Konsortium verfolgt das Ziel, eine europäische Alternative aufzubauen, indem es Hardwarekomponenten für Edge-AI-Anwendungen entwickelt, die bestehende Lösungen ergänzen oder in spezifischen Einsatzfeldern übertreffen.

Strategisches Ziel: Europäische Wettbewerbsfähigkeit bei Edge AI
Edge AI bezeichnet die Ausführung von KI-Funktionen direkt dort, wo Daten entstehen, also auf Geräten am Rand des Netzwerks, statt in zentralen Cloud-Rechenzentren. Dieser Ansatz reduziert Latenzen, erhöht die Datensmautonomie und ermöglicht den Betrieb auch bei eingeschränkter oder fehlender Konnektivität. Für europäische Industrie und Forschung ist Edge AI insbesondere in Bereichen wie Automobiltechnik, industrieller Automatisierung und eingebetteten Systemen von strategischer Bedeutung.

Das Projekt NeAIxt, das Ende 2025 gestartet ist und bis 2028 läuft, vereint mehr als 60 Partner aus ganz Europa. Ziel ist es, die technologische Souveränität Europas im Bereich Edge AI zu stärken, indem Mikrocontroller und Speichertechnologien entwickelt werden, die den Anforderungen an Leistung, Energieeffizienz und Sicherheit moderner Anwendungen gerecht werden.

Technologischer Schwerpunkt: Nichtflüchtiger Speicher und KI-fähige Mikrocontroller
Ein zentrales Element von NeAIxt ist die Integration neuartiger eingebetteter nichtflüchtiger Speicher (embedded Non-Volatile Memory, eNVM) in mikroelektronische Systeme. Während flüchtige Speicher kontinuierlich mit Energie versorgt werden müssen, um Daten zu halten, behalten nichtflüchtige Speicher Informationen auch ohne Stromversorgung. Dies ermöglicht energieeffizientere und robustere Edge-Systeme.

Fraunhofer IPMS, einer der Kernpartner des Konsortiums, arbeitet an ferroe­lektrischen Materialien wie optimierten HfO₂-Schichten, die elektrische Polarisationszustände dauerhaft speichern können. Diese Materialien werden in etablierte CMOS-Prozesse integriert und bilden die Grundlage für eNVM-Bauelemente, die sich für industrielle Anwendungen eignen.

Parallel dazu entwickelt NeAIxt Mikrocontroller mit integrierten KI-Verarbeitungsfunktionen. Diese Architekturen sind darauf ausgelegt, eine hohe Rechenleistung mit geringem Energieverbrauch zu kombinieren. Damit adressieren sie typische Anforderungen von Edge-AI-Anwendungen, bei denen Echtzeitverarbeitung, begrenzte Energiebudgets und hohe Sicherheitsanforderungen zusammenkommen. Im Unterschied zu vielen bestehenden Plattformen, die auf externe Beschleuniger oder Cloud-Ressourcen angewiesen sind, zielt NeAIxt auf eine tief integrierte, lokal arbeitende KI-Hardware ab.

Von der Forschung zu Demonstratoren
Zur Validierung der entwickelten Technologien sollen bis zum Projektende mindestens zwei Demonstratoren entstehen. Einer davon wird ein nichtflüchtiges Speichersystem auf Basis ferroe­lektrischer HfO₂-Technologie zeigen, ein weiterer einen hardwarebasierten KI-Beschleuniger für Edge-Anwendungen. Beide Demonstratoren werden elektrisch charakterisiert und mit bestehenden Lösungen verglichen, um Effizienzgewinne und Systemstabilität nachzuweisen.

Diese Demonstratoren dienen nicht nur der technischen Bewertung, sondern auch als Grundlage für eine spätere industrielle Nutzung. Durch funktionsfähige Prototypen, die eNVM und KI-Verarbeitung in sicheren Mikrocontroller-Plattformen kombinieren, soll der Übergang von der Forschung in die Anwendung erleichtert werden.

Übergeordnete Bedeutung: Energieeffizienz und technologische Souveränität
NeAIxt reagiert auch auf die wachsende Bedeutung energieeffizienter Recheninfrastruktur. Ohne entsprechende Fortschritte in der Hardware könnte die zunehmende Verbreitung von KI-Systemen den Energiebedarf erheblich steigern. Der Fokus auf stromsparende Architekturen und integrierte Sicherheit unterstützt daher sowohl wirtschaftliche als auch gesellschaftliche Zielsetzungen der EU.

Insgesamt steht NeAIxt für einen koordinierten europäischen Ansatz, Edge-AI-Technologien auf Hardwareebene weiterzuentwickeln. Durch die Kombination fortschrittlicher Speichertechnologien mit KI-fähigen Mikrocontrollern und durch die enge Zusammenarbeit von Forschung und Industrie soll die technologische Lücke zu internationalen Wettbewerbern verringert und Europas Position im globalen Halbleiter- und KI-Ökosystem gestärkt werden.

www.ipms.fraunhofer.de