Motivation
Konventionelle Rechner sind unschlagbar, wenn es darum geht, präzise Berechnungen durchzuführen. Für viele Aufgaben ist diese Genauigkeit aber nicht erforderlich und es können Entscheidungen effizienter durch stochastisches Rechnen getroffen werden, bei welchem ein Rechenergebnis nur „gut genug“ sein muss. Dies ist zum Beispiel im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) häufig der Fall. Eine wichtige Anwendung des stochastischen Rechnens beruht auf dem sogenannten Bayes‘schen Gesetz, welches die Klassifizierung mithilfe der Berechnung bedingter Wahrscheinlichkeiten ermöglicht. Eine effiziente, hardware-basierte Umsetzung des Bayes‘schen Gesetzes mit konventionellen elektronischen Komponenten ist jedoch sehr aufwändig. Deshalb ist die Entwicklung neuer Ansätze erforderlich. Ziel des Verbundvorhabens „BAYOEN“ ist es, mithilfe neuartiger organischer Bauelemente das Bayes‘sche Gesetz effizient in Hardware zu implementieren und damit Echtzeit- und VorortKlassifizierung von biophysiologischen Daten (z.B. EKG) zu ermöglichen. Die besonderen Eigenschaften der organischen Bauelemente werden genutzt, um sogenannte dynamische Müller-CElemente zu entwickeln. Diese können mit weniger Bauelementen und weniger Leistung arbeiten als vergleichbare Schaltkreise.
Ziele und Vorgehen
In einem ersten Schritt soll dabei in BAYOEN die Technologie der organischen elektrochemischen Transistoren mit einstellbarer Speicherfunktion entwickelt werden. Insbesondere stehen dabei die Uniformität und Reproduzierbarkeit der Transistoren im Vordergrund. Gleichzeitig entwickelt der französische Partner ein Bauelement-Modell und konzipiert sowohl dynamische als auch statische Müller-C-Elemente. Zudem werden mithilfe künstlicher, software-basierter Neuronen aus EKGDaten stochastische und unkorrelierte Bit-Muster erzeugt. Diese dienen als Eingangssignal für die Müller-Elemente. Die Klassifizierung der EKG-Daten wird sowohl software-basiert, als auch über die hardware-basierten Müller-C-Elemente erfolgen.
Innovationen und Perspektiven
Das in BAYOEN entwickelte Wissen stellt einen Meilenstein zur Entwicklung energie-effizienter und sicherer Edge-Computing-Anwendungen in der Medizin-Technik dar. Der gewählte Ansatz lässt sich auf eine Vielzahl von zeitlichen Signalen anwenden (z.B. EEG, EOG etc.), sodass eine breite Anwendung der Technologie zur sicheren Patientenüberwachung in Reichweite ist. Zusätzlich sind Anwendungen in der industriellen Prozessüberwachung oder Umweltanalytik möglich. Der gewählte Hardware-Ansatz beruht auf einer leistungseffizienten Halbleitertechnologie, die grundsätzlich biokompatibel oder abbaubar ist.