Thüringer ClusterManagement (ThCM)

2601Im Jahr 2012 wurde durch den Freistaat mit dem Thüringer ClusterManagement ein Instrument für den Ausbau und die Etablierung von Clustern in Thüringen geschaffen. Die erfahrenen Projektmanager des ThCM arbeiten eng mit Akteuren aus Wirtschaft, Wissenschaft und Intermediären zusammen, um die Entwicklung von Clustern und Netzwerken voranzubringen. Dabei agiert das ThCM interdisziplinär, um die verschiedenen Felder miteinander zu verzahnen.

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Industrielle Produktion und Systeme

Das Spezialisierungsfeld „Industrielle Produktion und Systeme“ ist eine tragende Säule der Thüringer Wirtschaft. Mit wachsenden Märkten und zahlreichen Aktivitäten in unterschiedlichen Branchen trägt dieses Feld zu knapp der Hälfte des Umsatzes im verarbeitenden Gewerbe Thüringens bei.

Eine immer wichtigere Rolle spielt in Zukunft die Herstellung individualisierter Produkte. Von großer Bedeutung sind dabei effiziente und flexible Technologien und die Gestaltung von dazugehörigen Prozessen und deren Integration in Systeme.

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Nachhaltige und intelligente Mobilität und Logistik

Thüringen verfügt über eine langjährige Tradition und viel Erfahrung im Automobilbau und ist heute zentraler Standort mit kurzen Wegen zu sämtlichen Automobilherstellern Deutschlands und Europas. Neben einigen Großbetrieben sind es dabei vor allem die flexiblen Mittelständler, die für das Wachstum in diesem Wirtschaftszweig sorgen. Die breite Palette ihrer technologischen Kompetenzen und fortschrittlichen Produkte findet sich inzwischen in nahezu jedem weltweit produzierten Fahrzeug wieder.
Gele: Die Gesundheitswirtschaft zählt zu den wachstumsstärksten und beschäftigungsintensivsten Wirtschaftsbranchen in Thüringen. Sie stellt schon heute einen überaus bedeutsamen Teil der regionalen Wirtschaft dar.

Der gesellschaftliche und ökologische Bedarf an Produkten und Dienstleistungen in diesem Bereich wird weiter an Bedeutung gewinnen - auch vor dem Hintergrund der demografischen Entwicklung.

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Gesundes Leben und Gesundheitswirtschaft

Die Gesundheitswirtschaft zählt zu den wachstumsstärksten und beschäftigungsintensivsten Wirtschaftsbranchen in Thüringen. Sie stellt schon heute einen überaus bedeutsamen Teil der regionalen Wirtschaft dar. Der gesellschaftliche und ökologische Bedarf an Produkten und Dienstleistungen in diesem Bereich wird weiter an Bedeutung gewinnen - auch vor dem Hintergrund der demografischen Entwicklung.

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Nachhaltige Energie und Ressourcenverwendung

Das Innovationsfeld Nachhaltige Energie und Ressourcenverwendung umfasst Branchenaktivitäten in den Bereichen erneuerbare Energien, regionale Energieversorgungskonzepte, Energiespeicherung sowie Ressourcenmanagement und -wiederverwendung. Hierin agieren zahlreiche Wirtschaftsakteure in der Produkt- und Anlagenherstellung oder der Dienstleistungserstellung, die spezielle Nischen besetzen oder ein breites Leistungsportfolio als Markt- bzw. Technologieführer aufweisen. Durch eine leistungsstarke universitäre und außeruniversitäre Forschungslandschaft sowie sehr gut ausgeprägte Netzwerk- und Beratungsstrukturen bestehen ideale Voraussetzungen für den Wissensaustausch zwischen Forschung und Praxis und somit für die Generierung zukunftsfähiger Technologien. 

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IKT, innovative und produktionsnahe Dienstleistungen

Der schnelle und mobile Austausch von Informationen hat sich mit dem Strukturwandel hin zur Dienstleistungsgesellschaft und der Digitalisierung aller Lebensbereiche als maßgeblicher Wachstumsfaktor etabliert. Bereits seit den 1990er Jahren prägen Informations- und Kommunikationstechnologien die Gesellschaft, sowohl in der Arbeitswelt als auch im privaten Bereich. Nach den Angaben des BMBF beruhen mehr als 80% der Innovationen in den für Deutschland wichtigen Branchen auf Entwicklungen aus dem Bereich  der Informations- und Kommunikationstechnologien. Mit dem Strukturwandel leisten immer mehr kreative Dienstleister einen Beitrag zu den Innovationen, angefangen von den Produkteigenschaften bis hin zu neuen Geschäftsmodellen. Aus der Verbindung von Kreativität und technischen Entwicklungen können ganz neue Märkte, zum Beispiel für neue, intelligente Dienstleistungen entstehen.

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News

Forschergruppe IntelligEnt" gestartet: Künstliche Intelligenz und Machine Learning für den Entwurf von Mikroelektronik

IMMS und TU Ilmenau forschen an neuartigen Assistenzsystemen für Chip-Designer

Das IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH und das Fachgebiet Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme der Fakultät für Informatik und Automatisierung an der Technischen Universität Ilmenau präsentierten am 27.02.2019 Ziele und Vorhaben der im Januar 2019 gestarteten zweijährigen Thüringer Forschergruppe "IntelligEnt - Künstliche Intelligenz und Machine Learning für den Entwurf und die Verifikation komplexer Systeme" im Erfurter Anwendungszentrum für Mikroelektronik. Zu diesem ersten Status-Workshop kamen neben den Forschern Förderer und Vertreter des projektbegleitenden Beirats aus X-FAB Semiconductor Foundries GmbH, Melexis GmbH, Micro-Sensys GmbH, Ilmsens GmbH und CiS Forschungsinstitut für Mikrosensorik GmbH.

Erfahrungswissen für den Entwurf gemischt analog/digitaler Systeme bislang nicht automatisierbar

Das Erfahrungswissen von Design-Ingenieuren prägt in weiten Teilen den Entwurf und die Verifikation von mikroelektronischen und mikroelektromechanischen Systemen (MEMS). Die Entwicklung solcher Systeme wird seit jeher wissenschaftlich bearbeitet und durch immer anspruchsvollere und automatisierte Entwurfsmethoden optimiert. Erfahrungswissen lässt sich allerdings oft nicht formal abbilden und damit für ein automatisiertes Entwerfen nutzen, wie das z.B. für rein digitale Systeme möglich ist. Das führt dazu, dass in komplexen, analogen oder gemischt analog/digitalen Systemen suboptimale Lösungen oder Unstimmigkeiten, wie ungünstige Anordnungen im Layout oder falsche Testlimits, erst spät erkannt werden - oft erst im Zusammenspiel der Komponenten. Die Folgen sind zusätzlicher Aufwand und hohe Kosten im Entwurf und in der Validierung der Systeme nach der Fertigung.

Ziel sind signifikante Kosten- und Risikoreduktionen im Systementwurf durch maschinelles Lernen

In der Forschergruppe "IntelligEnt" arbeiten daher IMMS und TU Ilmenau an anwendungsorientierten Konzepten für Machine Learning im Mikroelektronik-Entwurf, die an vorhandene Methoden und Werkzeuge angebunden werden sollen. Ziel ist es, das immense Potential des maschinellen Lernens für fachliche und wissenschaftliche Weiterentwicklungen zu nutzen und damit signifikante Kosten- und Risikoreduktionen im Systementwurf zu erreichen.

Möglich wird das, indem die genannten Unstimmigkeiten zeitnah erkannt und optimiert werden. In vielen Bereichen konnten Methoden des maschinellen Lernens den Menschen übertreffen, wie z.B. in der Mustererkennung. Integriert in einen automatisierten Entwurfs- und Charakterisierungsprozess kann sie Strukturen erkennen und damit Daten reduzieren, Anomalien aufspüren und bestehende Lösungen optimieren. Dabei werden in IntelligEnt die Algorithmen des maschinellen Lernens als Werkzeug verstanden und eingesetzt, wie z.B. Regression und Klassifikation mit Deep-Learning-Methoden oder Ausreißer-Detektion mit Self- und Semisupervised Learning.

Die Arbeiten in IntelligEnt setzen an kritischen Schritten im Systementwurf an

Modellierung - Modelle für Verhaltensprognosen erstellen:  Die Erstellung von Modellen für Systemkomponenten bzw. IP ist entscheidend für die Entwurfsqualität. Die Integration von Eigenschaften, wie z.B. Stromaufnahme und Operationsregionen, in System-Level-Modelle soll mittels eines lernenden Systems automatisiert werden.

Entwurf von Analog-/Mixed-Signal-Schaltungen - Funktionen realisieren: Die Struktur bzw. Topologie bestimmt die Performance einer gemischt analog/digitalen Schaltung. Um diese rechnergestützt zu optimieren, wird ein Verfahren zur Strukturerkennung und -anpassung entwickelt.

Layout von Analog-/Mixed-Signal-Schaltungen - den Bauplan für den Chiphersteller entwerfen: Formal korrekte Layouts können Unstimmigkeiten enthalten, wie z.B. Substratkopplung, Feldtransistoren und Mismatch. Ausgehend von bestehenden Entwürfen soll ein lernendes System neue Layouts bewerten und potentielle Fehler erkennen.

Simulation und Verifikation - vor der Fertigung alle Schritte und Funktionen prüfen: Auf allen genannten Stufen wird das System schrittweise in immer größeren Funktionsgruppen geprüft, bevor der Chip gefertigt wird. Für die dafür durchgeführten Simulationen werden die mit den Methoden zum Machine Learning erweiterten Modelle genutzt.

Test und Charakterisierung - gefertigte Chips auf Herz und Nieren prüfen: Die Optimierung des Testablaufes und die Auswahl der kritischen Tests für Mixed-Signal-Systeme und MEMS ist bisher Handarbeit. Das führt u.a. dazu, dass redundante Tests ausgeführt werden. Machine-Learning-Algorithmen sind in der Lage, Abhängigkeiten sichtbar und damit nutzbar zu machen. Das Ziel ist eine Plattform für die Adaption des Testplans und die Extraktion von definierten Fehlerbildern.
  
Die Forschergruppe IntelligEnt wird gefördert durch den Freistaat Thüringen aus Mitteln des Europäischen Sozialfonds unter dem Kennzeichen 2018 FGR 0089.

Pressemitteilung IMMS

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