Third party funded individual grant
Acronym: KISS
Start date : 01.10.2019
End date : 31.01.2022
Website: https://www.iis.fraunhofer.de/kiss
The BMBF-funded project "KISS: AI Laboratory for System-level Design of ML-based Signal Processing Applications" is investigating new development tools to improve AI-based algorithms in signal processing and how to use computers to convert them into highly efficient implementations. The resulting reduction in development times promises improved or even completely new products and services for mobility, communication and entertainment.
All the research findings are being passed on to all relevant interested parties by means of university teaching and training in industry. This includes both the generation of training data as well as the efficient implementation and optimization of systems consisting of different computing units such as graphics cards or programmable chips. Combining traditional and machine learning methods increases the algorithms’ applicability and lowers the barriers to entry for industrial companies.
To achieve these goals, the algorithms to be applied are modeled with a high level of abstraction in form of semantic models, which can then be optimized using computers and transferred to different target platforms. The project team also provides concepts for how to obtain training data from existing data pools and simulation environments. To ensure that these methods are suited for practical use, they are tested on various video, speech and audio applications.
KISS is a joint project of Fraunhofer IIS and the Chair for Hardware/Software Co-Design at Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU). Further information about the project can be found here https://www.iis.fraunhofer.de/kiss
Das BMBF-geförderte Projekt "KISS: KI Labor Systemdesign für Maschinelles Lernen in Anwendungen der Signalverarbeitung" erforscht neue Entwicklungswerkzeuge, um KI-basierte Algorithmen der Signalverarbeitung zu verbessern und dann Computer-unterstützt in hocheffiziente Implementierungen zu überführen. Die dadurch reduzierten Entwicklungszeiten versprechen verbesserte oder gar völlig neue Produkte und Dienstleistungen für Mobilität, Kommunikation und Unterhaltung.
Die erzielten Ergebnisse aus der Forschung werden mittels universitärer Lehre und industrieller Weiterbildung an alle relevanten Interessenten weitergegeben. Dies umfasst einerseits die Generierung von Trainingsdaten sowie andererseits die effiziente Umsetzung und Optimierung von Endsystemen, welche aus unterschiedlichen Recheneinheiten wie beispielsweise Grafikkarten oder programmierbaren Chips bestehen. Durch die Kombination von klassischen Verfahren mit Methoden des maschinellen Lernens wird zum einen die Anwendbarkeit erhöht sowie die Einstiegshürden für Industrieunternehmen gesenkt.
Zur Erreichung dieser Ziele werden die anzuwendenden Algorithmen mit hohem Abstraktionsniveau in sogenannten semantischen Modellen modelliert, welche dann Computer-unterstützt vereinfacht und auf unterschiedliche Zielplattformen übertragen werden können. Außerdem werden Konzepte bereitgestellt, mit denen Trainingsdaten aus vorhandenen Daten-Pools und Simulationsumgebungen gewonnen werden können. Zur Sicherstellung der Praxistauglichkeit werden diese Methoden an unterschiedlichen Video-, Sprach- und Audioanwendungen getestet.
KISS ist ein Projekt der beiden Verbundpartner Fraunhofer IIS und des Lehrstuhls für Hardware-Software-Co-Design. Weitere Informationen über das Projekt finden Sie unter https://www.iis.fraunhofer.de/kiss