Wie Low-Budget zu großer Leistung befähigt wird

Sebastian Flores arbeitet als Wissenschaftler in der Abteilung KI und autonome Systeme. Er hat sich auf die Forschungsschwerpunkte Computer Vision und Machine Learning spezialisiert. In unserem Interview gewährt er uns einen spannenden Einblick in seine Forschungsarbeit und seinen Werdegang hier am Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik.

Woran arbeitest du genau?

Ich arbeite hier beim Fraunhofer IML im Großprojekt Silicon Economy mit. Wir arbeiten daran, KI-Devices schnell und effektiv zum Laufen zu bringen. Die Herausforderung besteht darin, dass wir mit Low-Budget-Material arbeiten und sie dennoch für datenintensive Aufgaben, wie Bilddaten oder KI nutzen. Dafür haben wir ein Board mit einem Low-Budget-Prozessor – dem STM32-MP1 – um eine aufgelötete Coral-TPU ergänzt. Damit haben wir das Device für den Einsatz mit neuronalen Netzen aufgebaut. Jetzt laufen auf dem Device Int8 quantifizierte Modelle, und das schneller als auf der CPU.

Seit etwa einem Jahr fokussiere ich mich verstärkt auf das Zusammenspiel von KI und Simulation. Es geht darum, die eigentlich teure und zeitaufwändige Generierung von Datensätze, mit denen die KI trainiert wird, durch synthetisch generierte Daten kostengünstiger und schneller zu gestalten. Wir möchten durch die Simulation dieser Trainingsdaten mit Hilfe von Parametern und dem Einsatz von Seeds genauso gut trainierte KI bekommen wie beim Training durch reale Daten. Wie gut uns das gelingt, wie gut die Qualität der synthetischen Daten ist, sehen wir am sogenannten Sim2Real-GAP.

Was begeistert dich an deiner Arbeit?

Mich begeistert, dass ich hier mit Hard- und Software arbeiten kann, dass es immer wieder etwas Neues gibt, das erforscht wird. Ich kann Ideen ausprobieren, die Devices ausreizen wie ich mir das vorstelle und sehen, was funktioniert, aber auch was nicht funktioniert.

Was hast du studiert?

Ich habe meinen Bachelor in Mechatronik und meinen Masterabschluss im Maschinenbau mit dem Schwerpunkt Robotik gemacht. Als Quereinsteiger bin ich mit dem Realschulabschluss zunächst in die Ausbildung zum Zerspanungsmechaniker gegangen. Ausbildungsbegleitend konnte ich dann ab dem 2. Lehrjahr an der Abendschule mein Fachabitur absolvieren.

Warum hast du dich damals entschieden hier anzufangen?

Weil ich in die Forschung gehen wollte. Ich möchte herausfinden, wie die Dinge funktionieren, möchte neues Lernen und das Gelernte dann auch anwenden. Mir ist der Praxisbezug sehr wichtig. Außerdem möchte ich noch promovieren und da gibt es hier am Fraunhofer IML eine sehr gute Unterstützung.

Wie hast du dich am Fraunhofer IML weiterentwickelt?

Ich habe Ende 2019 als studentische Hilfskraft angefangen und dann meine Masterarbeit hier geschrieben. Diese habe ich im April 2021 abgeschlossen und bin seitdem wissenschaftlicher Mitarbeiter.

Was macht deine Arbeit hier am Fraunhofer IML aus, was macht sie so besonders?

Besonders macht Sie, dass ich mit vielen anderen Menschen zusammenarbeiten kann, die genauso ticken wie ich. Alle hier wollen forschen, möchten sich weiterentwickeln. Das ist eine wirklich wertvolle Gemeinsamkeit und auch der Grund, warum ich mir keinen monotonen Alltag mehr vorstellen kann.