Innovative Fahrerassistenzsysteme erfordern neue, leistungsfähige Hardwareplattformen, die in der Lage sind, hochauflösende und mehrdimensionale Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten. Vielfältige Sensorik wie Kamera, Lidar oder Radar führt zu deutlich voneinander abweichenden Anforderungen, denen mit anwendungsspezifischer Hardware begegnet werden kann. Mit dem Ziel der Entwicklung einer solchen Hardware auf Basis einer skalierbaren und flexibel programmierbaren Architekturplattform hat das EIS erfolgreich an der ZuSE-Ausschreibung des BMBF zu Themen der künstlichen Intelligenz teilgenommen. Das EIS arbeitet in einem Konsortium an einer Open-Source Vektorprozessorarchitektur, die sich besonders für ressourcenintensive KI-Algorithmen eignet.
Durch die vertikale Verarbeitung von Datenvektoren und komplexe Adressierungsmodi können neuronale Netze effizient berechnet werden. Für den Einsatz als Embedded-IP-Core in kommerziellen SoCs werden zudem Aspekte der funktionalen Sicherheit und IP-Security betrachtet. Auch die Entwicklung eines Compilers und eines effizienten Speichercontroller sind Teil des Projektes ZuSE-KI-AVF. Das EIS entwickelt an der Systemarchitektur sowie einer Demonstration der Architektur auf Basis einer FPGA-Beschreibung.
Leitung: Prof. Dr.-Ing. Payá Vayá
Team: M.Sc. Sven Gesper, M.Sc. Gia Bao Thieu
Laufzeit: 2021-2023
Förderung: Bundesministerium für Bildung und Forschung
