Young Researchers Cloud and Edge Computing Platform for AI (yourAI)



Hochschule Bielefeld
Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik
Interaktion 1
33619 Bielefeld

Laufzeit
01.01.2022 - 31.03.2024

Projektförderung 

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BMBF Forschung an Fachhochschulen 2015


KI-Nachwuchs@FH
Förderkennzeichen: 13FH074KI1


Kurzbeschreibung

Die HSBI hat die Wichtigkeit der Themen Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation frühzeitig erkannt und sie sowohl in dediziert neuen Studiengängen curricular verankert als auch punktuell in Form einzelner Module in bestehenden Studiengängen. Limitierende Faktoren bei der weiteren Integration von KI-Methoden in der Breite sind jedoch ihr hoher Rechen- und Speicherbedarf und die Notwendigkeit, einfachen Zugang zu benötigter Software zu bieten.

An dieser Stelle setzt das Projekt „yourAI – Young Researchers Cloud and Edge Computing Platform for AI“ an, indem eine KI-Infrastruktur geschaffen werden soll, die der Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses vom Bachelorstudium bis zur Promotion dient und dadurch über verschiedene Kanäle in Wirtschaft, Gesellschaft und Wissenschaft hineinwirkt. Der geplante heterogene Rechencluster wird dazu Ressourcen für klassische Big-Data-Analyse-Pipelines in Form eines Hadoop-Systems zur Verfügung stellen, für den Bereich des maschinellen Lernens vier Rechenknoten mit insgesamt 16 der aktuell leistungsstärksten GPUs (Graphics Processing Unit) bereitstellen, über einen Rechenknoten mit hoch-performanten FPGA-Beschleunigerkarten (Field Programmable Gate Array) verfügen und zur Entwurfsraumexploration um Cognitive-Edge-Hardware ergänzt. Die Plattform wird die Entwicklung Container-basierter KI-Anwendungen unterstützen und auch einen explizit niederschwelligen Zugang zur Arbeit mit den Methoden der KI ermöglichen. Hierzu wird ein Jupyter-Hub aufgesetzt, der mittels interaktiver Jupyter-Notebooks exploratives Arbeiten mit KI-Techniken erlaubt. Sehr bewusst wird der Fokus hier nicht ausschließlich auf das zentrale Rechnen im Cluster (‚Cloud‘) gerichtet, sondern auch auf heterogene Edge-Komponenten als Zielarchitekturen ausgeweitet. Durch die ganzheitliche Betrachtung lassen sich zahlreiche weitere praxisrelevante KI-Anwendungsfälle abdecken und eine größere Anzahl an Forschungsfragen beantworten.