Startseite > Halbleiter > Neue Technologien für effiziente KI-Edge-Systeme

Spitzenforschung für europäische KI

Neue Technologien für effiziente KI-Edge-Systeme

29. Januar 2026, 8:52 Uhr | Heinz Arnold

Ein Blick in das Labor des Fraunhofer IPMS: Prof. Thomas Kämpfe zeigt, wie moderne Messtechnik die Entwicklung der neuen Speicher- und KI-Chips unterstützt.

Im Rahmen des Forschungsprojekt »NeAIxt« entwickelt das Fraunhofer IPMS neue Halbleiterspeicher, beispielsweise embedded nichtflüchtige Speicher, die effiziente KI-Edge-Systeme der nächsten Generationen ermöglichen.

▶ Diesen Artikel anhören

Im Rahmen des Projekts arbeitet das Fraunhofer IPMS an der Weiterentwicklung ferroelektrischer HfO₂-Materialien. »Diese Materialien können elektrische Polarisationszustände dauerhaft speichern und ermöglichen damit energieeffiziente, nichtflüchtige Speicherfunktionen. Sie sind ein wichtiges Element für zukünftige, zuverlässige Elektroniklösungen, unter anderem im Automobilbereich«, sagt Dr. David Lehninger, Projektleiter am Fraunhofer IPMS.

Die optimierten ferroelektrischen Schichten werden anschließend in bestehende X-FAB-CMOS-Technologien eingebettet.

Jobangebote+ passend zum Thema

Trainee Vertrieb und Produktmanagement (m/w/d) für Bachelorabsolventen

GLYN GmbH & Co. KG, Idstein

Auszubildende zum Kaufmann für Groß- und Außenhandelsmanagement (m/w/d) FR Großhandel mit dem Schwerpunkt Vertrieb

GLYN GmbH & Co. KG, Idstein

MACNICA ATD EUROPE - Ihre berufliche Zukunft

MACNICA ATD Europe GmbH, Ingolstadt

Alle Jobangebote im Elektroniknet Karrierebereich anzeigen

Das Forschungsprojekt »NeAIxt«
Am 1. Oktober 2025 fiel der Startschuss für das Forschungsprojekt »NeAIxt«, das mehr als 55 Partner aus der gesamten EU vereint. Das Forschungsprojekt »NeAIxt« widmet sich der rasanten Expansion der Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz (KI) mit einem besonderen Fokus auf Edge-KI und deren Integration in bestehende Systeme. Ziel des Projekts ist es, die europäische Position im Bereich der KI nachhaltig zu festigen und auszubauen.

Das Forschungsprojekt »NeAIxt«

Am 1. Oktober 2025 fiel der Startschuss für das Forschungsprojekt »NeAIxt«, das mehr als 55 Partner aus der gesamten EU vereint. Das Forschungsprojekt »NeAIxt« widmet sich der rasanten Expansion der Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz (KI) mit einem besonderen Fokus auf Edge-KI und deren Integration in bestehende Systeme.
Ziel des Projekts ist es, die europäische Position im Bereich der KI nachhaltig zu festigen und auszubauen.

Das IPMS spielt eine zentrale Rolle

Damit spielt das Fraunhofer Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS innerhalb des Forschungsprojekt »NeAIxt« eine zentrale Rolle und konzentriert sich auf die Entwicklung und Integration innovativer Edge-KI-Technologien, die für die Effizienz und Sicherheit moderner Datenverarbeitungssysteme von entscheidender Bedeutung sind.

Kombinierte Testchips

Darauf aufbauend entwickelt das Fraunhofer IPMS neuartige Testchips, die sowohl nichtflüchtige Speicherkonzepte als auch Funktionen für KI-Beschleunigung vereinen. Nach der Fertigung werden die Bauelemente umfassend elektrisch charakterisiert und mit etablierten Technologien verglichen, um ihre Leistungsfähigkeit und Effizienz einzuordnen.

Ferroelektrischer Speicher plus KI-Beschleuniger

Zum Projektabschluss entstehen zwei Demonstratoren: Zum einen ein nichtflüchtiger Datenspeicher auf Basis ferroelektrischer HfO₂-Schichten und zum anderen ein hardwarebasierter KI-Beschleuniger.

Das ist Edge-KI

Edge-KI bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz direkt am Ort der Datenerfassung, also am Rand (engl. edge) des Netzwerks, statt die Daten erst an ein zentrales Rechenzentrum oder eine Cloud zu senden. Dies ermöglicht Echtzeit-Entscheidungen mit geringer Latenz, erhöhter Sicherheit und ohne ständige Internetverbindung. Ziel des Projekts ist es somit, die europäische Unabhängigkeit und Kontrolle über Edge-KI-Technologien zu stärken, indem innovative Speichersysteme - wie eingebettete nichtflüchtige Speicher (eNVM) - und leistungsstarke, hochzuverlässige Mikrocontroller mit KI-Fähigkeiten entwickelt werden.