Förderung von Projekten zum Thema „Leistungsfähige und energieeffiziente KI-Prozessorsysteme (Kolibri)
Durchbrüche in der Künstlichen Intelligenz (KI) prägen die technologische Entwicklung der letzten Jahre. KI eröffnet neuartige und teils disruptive Anwendungen, die in immer kürzeren Innovationszyklen in unseren Alltag drängen – von Spracherkennung und simultaner Übersetzung am Smartphone, über Roboter, die immer komplexere Aufgaben bewältigen, bis hin zu autonom agierenden Fahrzeugen oder der Diagnose von Krankheiten.
Diese Fortschritte gehen jedoch mit einem rasant wachsenden Bedarf an Rechenleistung einher. Als unmittelbare Folge werden weltweit Rechenzentren in Rekordzeit und mit stark steigendem Energieverbrauch gebaut. Darüber hinaus wird Energieeffizienz auch für die KI-Inferenz auf Edge-Systemen, wo Daten dezentral und in Echtzeit verarbeitet werden müssen, zu einer zentralen Herausforderung. Um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden, besteht somit ein dringender Bedarf nach leistungsfähigen und zugleich energieeffizienten Prozessorlösungen, die sowohl heutige als auch zukünftige KI-Anwendungen nachhaltig ermöglichen und ihre Verbreitung vorantreiben.
Die Förderrichtlinie ist eine Flaggschiff-Maßnahme der „Hightech Agenda Deutschland“. Sie ist Teil der Mikroelektronik-Strategie der Bundesregierung im Handlungsfeld „Fähigkeiten im Chipdesign ausbauen“.
Ziel der Förderung sind leistungsfähige, energieeffiziente und vertrauenswürdige Prozessorsystemen für KI-Anwendungen in Deutschland. Der Fokus liegt dabei auf anspruchsvollen Edge-Anwendungen der deutschen und europäischen Schlüsselindustrien wie beispielsweise Automotive, industrielle Automatisierung, Robotik, Medizintechnik oder Verteidigung, um einen schnellen Transfer in die Anwendung zu ermöglichen.
Gegenstand der Förderung sind Forschungs- und Entwicklungsaufwendungen für vorwettbewerbliche und ambitionierte Verbundvorhaben zwischen Industrie und Wissenschaft, die auf die Entwicklung hochperformanter Prozessoren und ganzer Prozessorsysteme für konkrete KI-Anwendungen abzielen und den jeweiligen Stand der Technik deutlich übertreffen.