Aktuelle Forschungsprojekte
Inhaltsverzeichnis
CeTI
Exzellenzcluster “Centre for Tactile Internet with Human-in-the-Loop” (CeTI)
Nächste Stufe der Digitalisierung: Mensch und Maschine interagieren in Echtzeit
Das „Zentrum für taktiles Internet mit Mensch-Maschine-Interaktion“ der TU Dresden will die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine auf eine neue Stufe heben. Menschen sollen künftig in der Lage sein, in Echtzeit mit vernetzten automatisierten Systemen in der realen oder virtuellen Welt zu interagieren.
Weiterführende Informationen finden Sie auf der CeTI-Webseite.
Chiplet4Saxony
Chiplet-Lieferkette in Sachsen
Fortschrittliche IC-Integrationstechnologie für Forschung und mittlere Serienproduktion im europäischen Markt
Teilthema: Entwurf, Verifikation und Charakterisierung einer Interface-
Schaltung für Chiplet-Kommunikation mit hoher Energieeffizienz
Laufzeit: 01.12.2024 bis 28.02.2027
Finanzierung: Kofinanzierung EU und Freistaat Sachsen (100726094)
Im Vorhaben werden die Grundlagen geschaffen, um Chiplet-Systeme im europäischen Marktfeld anzubieten. Es wird ein Input/Output-Schaltkreis entworfen, welcher mit geringer Leistungsaufnahme und hoher Geschwindigkeit Daten zwischen Chiplets sendet und empfängt. Der Kommunikationskanal im IC-Package wird modelliert und das Modell durch Messungen bestätigt. Ein Demonstratorsystem aus Chiplet und Package wird in einem Partnernetzwerk gefertigt, um die Reife der Technologie nachzuweisen.
Weiterführende Informationen: Chiplet4Saxony
EBRAINS 2.0
A Research Infrastructure to Advance Neuroscience and Brain Health , GA 101147319
Teilvorhaben: Base infrastructure (WP6)
Laufzeit: 01.01.2024 bis 31.12.2026
Finanzierung: EU
WP 6 coordinates, plans and integrates the access to base infrastructures, including cloud resources, storage, High-Performance Computing (HPC) and Neuromorphic Computing (NMC) resources from internal and external providers (e.g., EuroHPC JU and FENIX, NN resources, commercial cloud providers, neuromorphic compute centres) to enable a sustainable EBRAINS beyond the end of the project. The operation and maintenance of the base infrastructure resources is one of the main responsibilities of WP6, which must be implemented in a form that ensures sustainability. We will develop in a co-design fashion a sustainable base infrastructure roadmap together with internal and external stakeholders. The goal is to further formalise interfaces, improve support for, and align requirements with HPC and especially Petascale and Exascale system providers, federated infrastructure services, data processing facilities and other resource providers. Building on best practices from the HBP and ICEI, allocation and management of resources for internal and external EBRAINS users is provided. We also aim to support standard processing workflows (possibly multi-site), by supporting the use of container and standard virtual machines. Partnering with WP5 and WP7, a multi-tiered support system will be established, also including a scientific service team, which supports users in performing novel scientific endeavours. We will also facilitate the processing of sensitive data in the cloud to the best of our ability and initiate initial steps to enable the processing of such data on high-performance computing resources
Neuromorphic Computing on ebrains.eu
ESCADE
Teilvorhaben: Neuromorphic Hardware for Sustainable AI Data Centers
Laufzeit: 01.05.2023 bis 30.04.2026
Finanzierung: BMFTR (01MN23004F)
(Förderprogramm „ Digitale Technologien für die Wirtschaft“ Innovationswettbewerb „Green Tech“)
Energy-Efficient Large-Scale Artificial Intelligence for Sustainable Data Centers. ESCADE verfolgt die Entwicklung nachhaltiger end-to-end Lösungen, die durch Konzeption von Anwendungsfällen (Sustainable AI Use Cases) und Entwicklung von KI-Anwendungen auf Basis kognitiver KI-Technologien den Betrieb energieeffizienter Rechenzentren mit innovativen Chip-Technologien sicherstellen.
OptimAIse
Optimising Performance and Trust for Integrity-driven Modular genAI Software Engineering (101296742)
Laufzeit: 01.06.2026 bis 31.05.2029
Call: HORIZON-CL4-2025-04
Artificial Intelligence (AI) and Generative AI (GenAI) development faces critical Software Engineering challenges (e.g., performance, modularity, automation, trustworthiness…) that hinder EU SMEs and small research groups from taking the global lead and threaten EU sovereignty. OptimAIse addresses these challenges by delivering a scalable, modular,
and interoperable reference architecture that leverages European hardware to enable efficient and simplified large language model deployments. A flexible framework – aimed to deliver streamlined operations and greater productivity for developers – combines an adaptive orchestration engine (continuous performance optimisation with energy and
sustainability guardrails) with tools embedding explainability, robustness and fairness as core artefacts. Besides, an endto- end cryptographically secure traceability infrastructure ensures transparency, reproducibility, and compliance with the EU AI Act.
The OptimAIse approach will be validated in relevant environment (TRL6) over industrial use cases, showcasing specific challenges for GenAI in healthcare and robotics, also involving an AI Factory within the development and validation processes. Led by key actors in the field, a thorough evaluation using qualitative and quantitative indicators through 2 rounds of pilots will allow adjustments and refinement towards improvement, further adoption, scalation, and re- adaptation to different scenarios, opening tangible exploitation pathways.
A multi-disciplinary consortium of 7 SMEs – including a leading accelerator network – 3 research centres, 1 university, and 2 public administrations join forces, leveraging their expertise and experience in past and ongoing projects – also boosting synergies in dissemination, communication and exploitation actions – to ensure the successful achievement of the objectives, positioning Europe at the forefront of high-performance and trustworthy GenAI.
main tasks TUD:
Work package WP2 — European Al-oriented hardware optimisation
Objectives
- Elicitation of HW requirements and baselines for GenAI on SpiNNaker2? and STX.
- Development and training of sparse and communication avoiding GenAI models optimised for European hardware
- SpiNNaker2 and STX.
- Implementation of SW libraries for the integration of SpiNNaker2 and STX into existing ML frameworks.
- Integration into the OptimAIse architecture and pipelines. and development of efficient GenAI models.
PRIMI
Performance in Robots Interaction via Mental Imagery (101120727)
Laufzeit: 01.11.2023 bis 31.12.2027
Finanzierung: EU (Horizon Europe)
The next generation of personal robotic systems needs to reach a level of cognition and motor intelligence that provides autonomy in any environment, effective interaction with humans, and adaptation of their actions to a broad range of open, dynamic situations. Robots are expected to be able to predict perceptual and functional changes that result from human actions and replicate human activities taking into consideration their own capabilities and limitations.
The required human-like physical performance and reasoning cannot be achieved with the mainstream AI and robotics paradigms, because they are missing the required co-design of body (robot) and mind (AI) and are based on inefficient computing and sensing resources that cannot be scaled up to the required level. To go beyond what is currently possible, PRIMI will synergistically combine research and development in neurophysiology, psychology, machine intelligence, cognitive mechatronics, neuromorphic engineering, and humanoid robotics to build developmental models of higher-cognition abilities – mental imagery, abstract reasoning, and theory of mind – boosted by energy-efficient event-driven computing and sensing. It will produce a new unifying concept for the next generation of autonomous interaction technologies, capable of more autonomous, faster, safer, and precise interaction with real-time learning and adaptation, thanks to the integration of the capabilities to mentally represent themselves, the physical and social worlds, resemble experiences and simulate actions. PRIMI’s ambition is to induce a paradigm shift in AI and robotics to create truly autonomous socially interactive robots, which will offer new technological perspectives for transforming personal robotic services.
As a proof-of-principle of the technological advancement in a relevant scenario, prototypes of neuromorphic humanoid robots will be validated in clinical pilot studies of robot-led physical rehabilitation of stroke survivors.
Project website, LinkedIn, X (Twitter), YouTube
ScaDS.AI
Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence
ScaDS.AI (Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence) Dresden/Leipzig ist ein Zentrum für Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und Big Data mit Standorten in Dresden und Leipzig. Es ist eines der fünf neuen KI-Zentren in Deutschland, die im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt und dem Freistaat Sachsen gefördert werden. Es ist als permanente Forschungseinrichtung an beiden Standorten mit starken Verbindungen zu den lokalen Universitäten – der Technischen Universität Dresden und der Universität Leipzig – eingerichtet.
SECAI
School of Embedded Composite Artificial Intelligence
Die School of Embedded Composite Artificial Intelligence (SECAI) ist ein Projekt von TU Dresden und Universität Leipzig zur Förderung der Künstlichen Intelligenz (KI) in Forschung und Ausbildung. SECAI vergibt Stipendien, stärkt die Lehre, finanziert Forschende und fördert internationalen Austausch.
Weiterführende Informationen finden Sie auf der Projektwebseite.
SEMECO-A2
Teilvorhaben A2: Intelligentes Kommunikationsimplantat (InKomm)
Laufzeit: 01.05.2026 bis 30.04.2029
Finanzierung: BMFTR (03ZU2210FF)
Der Zukunftscluster SEMECO rund um die Technische Universität Dresden bietet mit dem Else Kröner Fresenius Zentrum für Digital Health, dem 5G++Lab Germany und dem Barkhausen Institut ideale Voraussetzungen für eine innovative und nachhaltige Zusammenarbeit am akademisch und industriell führenden europäischen Standort für Mikroelektronik, Kommunikationstechnik und erklärbar KI – also Künstliche Intelligenz, deren Ergebnisfindung für den Menschen nachvollziehbar und interpretierbar ist. Im Rahmen der Zukunftscluster-Initiative (Clusters4Future) entsteht ein Ökosystem, das die Innovations- und Zukunftspotenziale der Halbleiter- und Mikrosystemtechnikindustrie für die Medizintechnik erschließt, die berechtigten regulatorischen und sicherheitstechnischen Anforderungen in Einklang bringt und Anwendungen für den Markt entwickelt.
Weiterführende Informationen finden Sie auf der Projektwebseite.
Spinnaker3
ereignisbasierte Hardware-Plattform für Artificial General Intelligence
Ziel dieses Vorhabens ist es, eine neue Hardware-Architektur auf Basis der etablierten
SpiNNaker-Idee zu entwickeln und damit die Grundlage für die weltweit effizienteste Hardware-Plattform für künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu schaffen.
Laufzeit: 25.07.2025 bis 31.05.2028
Finanzierung: Kofinanzierung EU und Freistaat Sachsen (100759174)
Weiterführende Informationen: Spinnaker3
SuperComp
Supercomputing-gestütze Lösungen für digitalisierte Fertigung und Lieferkette
Teilthema:
MEGaComp - Multidisziplinäre Entwicklung neuer Gestaltungsansätze robuster Produktions- und Logistikprozesse mittels Supercomputing
Laufzeit: 01.09.2025 bis 31.03.2028
Finanzierung: Kofinanzierung EU (100780614)
weiterführende Informationen: SuperComp
