InSeKT - Entwicklung von intelligenten Sensor-Kanten-Technologien

Mit dem Projekt InSeKT – „Entwicklung von intelligenten Sensor-Kanten-Technologien“ – ist in Brandenburg ein neues, interdisziplinäres Forschungsprojekt gestartet, das die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) an den sogenannten Edges von IT-Netzwerken revolutionieren will. Ziel ist es, KI dort zu verankern, wo die Daten entstehen: direkt an den Sensoren. Davon profitieren insbesondere Anwendungen in der Industrieelektronik, Medizintechnik und Umweltüberwachung.

Dezentrale Intelligenz für mehr Effizienz und Sicherheit

Aktuell erfolgt die Verarbeitung großer Datenmengen meist zentral über Cloud-Server – ein Verfahren, das sowohl Zeit als auch Datenschutz kostet. InSeKT verfolgt einen anderen Ansatz: Die KI-basierte Datenverarbeitung soll direkt am Entstehungsort der Daten, also am Sensor selbst, erfolgen. Dadurch wird nicht nur die Reaktionsgeschwindigkeit erhöht, sondern auch das Risiko von Datenlecks deutlich reduziert. Echtzeitfähigkeit und Datenschutz gehen hier Hand in Hand.

Gemeinsam stark: Expertise aus Wissenschaft und Forschung

Das Projekt vereint die Kompetenzen der Technischen Hochschule Wildau, des Leibniz-Instituts für innovative Mikroelektronik (IHP) und des Fraunhofer-Instituts für Photonische Mikrosysteme IPMS. Gemeinsam entwickeln die Partner neue Hard- und Softwarelösungen sowie fortschrittliche Sensortechnologien, um Edge-KI-Systeme in ihrer Leistungsfähigkeit entscheidend voranzubringen.

Fraunhofer IPMS: Miniaturisierte Sensorik für intelligente Systeme

Der Institutsteil Integrated Silicon Systems des Fraunhofer IPMS in Cottbus bringt seine umfassende Expertise in miniaturisierter Sensorik und der Integration elektronischer Komponenten ein. Im Fokus stehen drei zentrale Entwicklungsfelder:

• Gasanalyse mit miniaturisierten Ionenmobilitätsspektrometern (IMS): Aufbauend auf einem FAIMS-Ansatz mit flexiblen Elektrodenabständen wird ein IMS-Demonstrator entwickelt, der kleinste Gaskonzentrationen in der Luft detektieren kann – kompakt, sensibel und direkt am Einsatzort.
• Photodetektoren im Nahinfrarotbereich: Ziel ist die datengestützte Optimierung von Al-TiN-Si-Schottky-Detektoren für kostengünstige und skalierbare Anwendungen, etwa in der Materialanalyse und im Recycling.
• Ultraschallwandler für hochauflösende Bildgebung: Kapazitive mikromechanische Ultraschallwandler (CMUTs) werden angepasst und weiterentwickelt, um präzise Bildanalysen in Echtzeit zu ermöglichen – von der Gestenerkennung bis zur berührungslosen Blutzuckermessung.

Von der Sensorik zur intelligenten Datenverarbeitung

Die gewonnenen Sensordaten dienen der TH Wildau und dem Leibniz IHP als Grundlage für das Training von KI-Systemen, die speziell für den Einsatz an Netzwerk-Edges konzipiert sind. So entsteht ein durchgängiger Entwicklungsprozess – von der Signalquelle bis zur intelligenten Auswertung – mit hoher industrieller Relevanz.