Von Ralf Keuper

Die Datenflut einigermaßen bewältigen zu können und die Leitungen nicht lahmzulegen, ist das Ziel der Verfahren der Datenkompression. Zu den bekanntesten zählt das Compressed Sensing^[1]Mit Compressed Sensing die Datenflut beherrschen – Smarte Informationen statt “Big Data”. Dabei werden unter Einsatz neuartiger Technologien Signale und Bilder so  erfasst, dass nur die interessanten Informationen herausgefiltert werden. Weitere wichtiges Forschungsgebiete sind neue Rechnerarchitekturen, Kognitive Algorithmen und das Intelligente Labeling von Bilddateien.

WiPLASH

In dem EU-Horizon – Projekt WiPLASH, an dem u.a. die Universität Siegen beteiligt ist, wird an neuen Rechnerarchitekturen, um komplexe Algorithmen für Künstliche Intelligenz  effektiv und schnell zu verarbeiten, geforscht^[2]Kognitive Algorithmen in kleine Rechner bringen. Die Übertragung komplexer Algorithmen auf kleine Geräte, wie etwa Handys, ist derzeit kaum möglich. Um den Energieverbrauch für die Bearbeitung komplexer Algorithmen und den Bedarf an großen Rechenzentren zu senken, versucht man in WiPLASH, die Informationsverarbeitung des Gehirns zu kopieren bzw. zu simulieren. Während das Gehirn für das Lernen einer Bildfolge nur eine kurze Zeit und eine geringe Leistung von lediglich 20 Watt benötigt, erfordert der gleiche Lernvorgang derzeit aufwendige Computer mit vielen Prozessoren (GPUs) über Wochen und mit einem Gesamtenergiebedarf von etwa 400 …