FAIRe (Frugal Artificial Intelligence in Resource-limited environments) zielt darauf ab, die Bereitstellung von KI-Anwendungen auf mobilen Geräten durch einen innovativen Ansatz zur Reduzierung der Modellgröße und des Rechenaufwands durch Netzwerkquantisierung, Optimierung der Netzwerkarchitektur, Optimierung der Rechenströme und schließlich Netzwerkausführung auf stromsparender Hochleistungshardware zu ermöglichen. Dabei entwickelt FAIRe einen umfassenden Ansatz auf allen Abstraktionsebenen einer KI-Anwendung, der die verschiedenen Schichten implementierter, laufender KI-Systeme adressiert, und die Kompetenzen aus mehreren Forschungsbereichen des DFKI kombiniert: die eigentlichen KI-Algorithmen, die Hardware, auf der sie laufen, und die dazwischen liegende Compiler-Schicht, die dafür verantwortlich ist, KI-Algorithmen so effizient wie möglich für eine bestimmte Hardware zu übersetzen. Um diesen Ansatz in der Praxis zu demonstrieren, führt das Projektteam eine Fallstudie zur Mensch-Roboter-Interaktion (HRI) durch, die alle diese Aspekte abdeckt.
FAIRe soll dazu beitragen, KI-Anwendungen auf mobilen Endgeräten weitreichend nutzbar zu machen und neue Potenziale für Anwendungen eröffnen.
