Am 1. Oktober 2025 fiel der Startschuss für das Forschungsprojekt ‚NeAIxt‘, in dem mehr als 55 Partner aus der gesamten EU das Ziel verfolgen, die europäische Position im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) nachhaltig zu festigen und auszubauen. Das Fraunhofer Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS spielt dabei eine zentrale Rolle und konzentriert sich auf die Entwicklung und Integration innovativer Edge-KI-Technologien, die für die Effizienz und Sicherheit moderner Datenverarbeitungssysteme von entscheidender Bedeutung sind.
Das Forschungsprojekt widmet sich den Anwendungsfeldern von Künstlicher Intelligenz (KI) und legt einen besonderen Fokus auf Edge-KI und deren Integration in bestehende Systeme. Edge-KI bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz direkt am Ort der Datenerfassung, also am Rand (engl. Edge) des Netzwerks, statt die Daten erst an ein zentrales Rechenzentrum oder eine Cloud zu senden. Dies ermöglicht Echtzeit-Entscheidungen mit niedrigen Latenzzeiten, unterstützt die Sicherheit und erfordert keine ständige Internetverbindung. Ziel des Projekts ist es somit, die europäische Unabhängigkeit und Kontrolle über Edge-KI-Technologien zu stärken, indem innovative Speichertechnologien, wie eingebettete nichtflüchtige Speicher (eNVM), und leistungsstarke, hochzuverlässige Mikrocontroller mit KI-Fähigkeiten entwickelt werden.
Der Beitrag des Fraunhofer IMPS
Im Rahmen des Projekts arbeitet das Fraunhofer IPMS an der Weiterentwicklung ferroelektrischer HfO2-Materialien. Dr. David Lehninger, Projektleiter am Fraunhofer IPMS, erklärt: „Diese Materialien können elektrische Polarisationszustände dauerhaft speichern und ermöglichen damit energieeffiziente, nichtflüchtige Speicherfunktionen. Diese sind ein wichtiges Element für zukünftige, zuverlässige Elektroniklösungen, unter anderem im Automobilbereich.“ Die optimierten ferroelektrischen Schichten werden anschließend in bestehende X-FAB-CMOS-Technologien eingebettet.
Darauf aufbauend entwickelt das Fraunhofer IPMS neuartige Testchips, die sowohl nicht-flüchtige Speicherkonzepte als auch Funktionen für KI-Beschleunigung vereinen sollen. Nach der Fertigung werden die Bauelemente elektrisch charakterisiert und mit etablierten Technologien verglichen, um ihre Leistungsfähigkeit und Effizienz einzuordnen. Zum Projektabschluss sollen zwei Demonstratoren entstehen: Zum einen ein nichtflüchtiger Datenspeicher auf Basis ferroelektrischer HfO2-Schichten und zum anderen einen hardwarebasierter KI-Beschleuniger.
