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Energieeffiziente KI-Algorithmen und HW für das automatisierte Fahren

Für das KI-basierte hochautomatisierte Fahren werden im Projekt GreenML Methoden und Konzepte erforscht und entwickelt, die die energieeffiziente KI-Verarbeitung von Sensorsignalen ermöglicht – von der Applikation bis zum Fahrzeug-Demonstrator.

Matthias Lüders

11. July 2024

Wie kann KI die AOI verbessern?

Je früher Qualitätsprobleme erkannt werden, desto weniger kosten sie. Dabei hilft die Zehnfachregel: Einen Fehler in der Produktentwicklung zu finden, kostet zehnmal weniger als in der Produktion, die wiederum zehnmal weniger kostet als im Feld. Kann KI hier helfen?

Harald Wollstadt

26. November 2021

Embedded-Systeme: Was beim Einsatz von KI und ML zu beachten ist

Embedded-Systeme haben zahlreiche Gemeinsamkeiten mit anderen gängigen digitalen Systemen mit Prozessoreinheit und Speicherdomäne. Es gibt jedoch spezifische Überlegungen, die hier von größerer Bedeutung sind als bei Servern und High-End-Systemen.

Łukasz Grzymkowski

24. June 2020

Ein Hauch Künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen mit dem Raspberry Pi

Entwicklern, die Methoden für maschinelles Lernen ausprobieren möchten, stehen ein breites Spektrum spezieller Hardware sowie Entwicklungsplattformen zur Verfügung. Jedoch spezialisieren sie sich oft auf Klassen der Architektur und Anwendungen des maschinellen Lernens. Obwohl diese speziellen Plattformen für viele Anwendungen für maschinelles Lernen unverzichtbar sind, gibt es nur wenige Neulinge auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, die in der Lage sind, bei der Auswahl der Plattform eine wohlüberlegte Entscheidung zu treffen.

Rich Miron

4. December 2018

Wie Fahrzeuge das „Sehen“ erlernen können

Für die Sensorauswertung spielen neuronale Netze (Convolutional Neural Networks, CNNs) eine wichtige Rolle. Eine spezielle Serie von Hardware-Beschleunigern bietet nun eine bessere Energieeffizienz, höhere Leistung und geringeren Flächenbedarf als herkömmliche Lösungen.

Bryce Johnstone

5. January 2018

Wegbereiter für autonomes Fahren

Auf dem Weg hin zum autonomen Fahren spielt die Bildverarbeitung eine entscheidende Rolle, damit Fahrzeuge Objekte wie Fußgänger und Straßenmarkierungen erkennen und komplexe Aufgaben wie das Identifizieren von Verkehrszeichen ausführen können. Neuronale Netze leisten dabei einen wertvollen Beitrag.

Jeff VanWashenova

18. May 2016