KI-AVF

Motivation

Für Zukunftsaufgaben wie das autonome Fahren oder Industrie 4.0 müssen immer größere Mengen an Daten von einer steigenden Anzahl Sensoren mit Hilfe komplexer Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) in kürzester Zeit analysiert werden. Die entsprechenden Prozessoren müssen aber nicht nur bei der Rechenleistung, sondern auch hinsichtlich Energieeffizienz, Zuverlässigkeit, Robust-heit und Sicherheit hohe Anforderungen erfüllen, die über aktuelle Möglichkeiten weit hinausgehen. Die ZuSE-Projekte des BMBF sollen den dringenden Bedarf der Anwenderbranchen an zukunftsfähigen, vertrauenswürdigen Prozessoren decken, die auf ihre spezifischen Aufgaben zugeschnitten und hochperformant sind.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer Vektorprozessorarchitektur für rechenintensive KI-Anwendungen in Fahrerassistenzsystemen. Dank anwendungsspezifischer Anpassungen und Skalierbarkeit der Rechenleistung soll der Prozessor flexibel für die Verarbeitung unterschiedlicher Sensordaten optimiert werden. Im Vorhaben werden kamera-, radar- und lidarbasierte KI-Anwendungen erforscht und dafür optimierte Prozessoren entwickelt. Für die optimale Abbildung der entwickelten KI-Algorithmen in einer Prozessorarchitektur wird ein spezieller Compiler erarbeitet. Eine breitbandige Speicheranbindung soll zudem die echtzeitfähige Datenverarbeitung gewährleisten. Zuletzt werden Aspekte der funktionalen Sicherheit sowie die Logikverschlüsselung zur Verhinderung eines Eingriffs durch Dritte erforscht und implementiert.

Innovationen und Perspektiven

Die flexible und skalierbare Prozessorarchitektur wird als Open-Source-Komponente veröffentlicht und bietet ein breites industrielles Nutzungspotenzial in der für Deutschland wichtigen Schlüsseltechnologien KI und dem Anwendungsbereich autonomes Fahren.