Lanzado por la Universidad Técnica de Ciencias Aplicadas de Wildau (TH Wildau), los institutos Leibniz IHP y Fraunhofer IPMS, el proyecto InSeKT tiene como objetivo permitir un procesamiento eficiente y descentralizado de datos de sensores combinando tecnologías de última generación, creando así la base para aplicaciones innovadoras en tiempo real. Para ello generará nuevas ideas para utilizar mejor la inteligencia artificial (IA) en los bordes de las redes de TI a través del edge computing. Estos desarrollos podrían ser de gran importancia en el futuro, especialmente para aplicaciones en electrónica industrial, tecnología médica y monitorización ambiental.
En la actualidad, las empresas y organizaciones suelen utilizar IA a través de soluciones de computación en la nube centralizadas. Los datos se calculan en servidores centrales, lo que a su vez da lugar a que se transmitan mayores cantidades de datos a mayores distancias. En este punto, las fugas de datos pueden ocurrir una y otra vez y existe el riesgo de que terceros no autorizados obtengan acceso a los datos. Estos desafíos limitan particularmente las aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real.
En este contexto, el enfoque del proyecto se centra en el procesamiento de datos descentralizado, que puede lograr capacidad en tiempo real y al mismo tiempo mejorar la protección de datos, a través de realizar cálculos complejos directamente en el dispositivo, por ejemplo, en aplicaciones de sensores. Esto evita grandes transferencias de datos a largas distancias. De esta forma, InSeKT se basará en el edge computing, una tecnología que permite acercar la potencia informática a los endpoints con el objetivo de reducir retrasos y riesgos de seguridad.
Computación neuromórfica
En esta línea, los investigadores están trabajando en el desarrollo de modelos innovadores para los llamados componentes neuromórficos. La computación neuromórfica, el hardware y los sistemas TI siguen el enfoque de una estructura de procesamiento de datos o TI que, basada en el cerebro humano, tienen estructuras y funciones similares. Para ello, optimizarán el hardware neuromórfico para permitir no sólo la implementación de aplicaciones de alto rendimiento sino también el diseño de circuitos y arquitecturas con alta calidad, confiabilidad y eficiencia energética.
Por otro lado, se crearán estructuras funcionales microópticas y se integrarán varios componentes electrónicos en un sistema de sensores de borde modular, y se trabajará en la integración de sistemas y el desarrollo de nuevos modelos de error. Además, se está trabajando en el desarrollo de algoritmos innovadores y aplicaciones de software para crear las pruebas de producción y de campo necesarias para el proyecto.
El complejo proyecto de investigación de TI también examina los desafíos asociados con el uso de dispositivos de borde. Hasta ahora, estos han estado limitados principalmente en su potencia energética y de cálculo, por lo que se deben utilizar procesos eficientes y aceleradores de hardware. El objetivo es procesar tareas intensivas en datos y procesamiento lo más cerca posible de la fuente de datos y coordinar de forma óptima la distribución de las tareas de procesamiento con los recursos de toda la red.