BAYOEN: BAYesianische Inferenz mit organischen elektrochemischen Transistoren für neuromorphe Sensoren

Ziel BAYOENs ist die Hardware-Implementierung eines Bayesschen Netwerkes (BN) mit organischen, elektrochemischen Transistoren (OECTs) für autonome, künstliche Intelligenz (KI) zur Klassifizierung von Elektrokardiogrammen (EKG). Das Projekt ermöglicht kostengünstige, energie-effiziente, nachhaltige und grüne KI-Systeme für den Einsatz im Bereich der Gesundheit. In BAYOEN wird das Paradigma des stochastischen Rechnens durch OECTs in Hardware implementiert. Dabei ermöglichen es die neuromorphen Eigenschaften der OECTs, BNs mit einer sehr geringen Zahl von Transistoren zu realisieren. Im software-orientierten Teil des Projektes werden durch gekoppelte, gepulste Neuronen EKG-Daten in einen stochastischen Bit-Fluss übersetzt. Dabei stellt der stochastische Bit-Fluss die Wahrscheinlichkeit bestimmter kardiovaskulärer Anomalien dar. Der Bit-Fluss dient dann als Eingangssignal für das OECT-basierte BN, welches die Daten klassifiziert. BAYOEN hat vier Schwerpunkte: 1) Optimiertung der OECTs und Schaltkreis-Entwicklung, 2) Implementierung & Optimierung der Schaltkreiskomponenten, 3) Simulation gekoppelter, gepulster Neuronen zur Erzeugung des stochastischen Bit-Flusses und 4) Implementierung des BNs durch OECT-Schaltkreise. BAYOEN ist eine BAYOEN addressiert wichtige Kernpunkte der deutschen und französischen KI-Strategien: energie-effiziente Hardware für KI, grüne KI und KI für den Einsatz im Bereich der Gesundheit.