Die Projektpartner entwickeln einen innovativen Lösungsansatz für energieeffiziente Künstliche Intelligenz (KI) basierend auf künstlichen neuronalen Netzen in Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). Ziel des Projektes ist es, am Beispiel der 1-dimensionalen Streamverarbeitung (Artefakterkennung im EKG)  für ein FPGA eine grundlegend neue KI-Struktur auf Basis klassischer CNN-Architekturen zu entwickelt. Mit Hilfe von Machine Learning Verfahren wird das Signal ausgewertet und das Ergebniss klassifiziert. Dabei muss eine vorgegebene Erkennungsrate erreicht  und der Energiebedarf soweit wie möglich minimiert werden.