Leitprojekt

Das Ziel des Leitprojekts NeurOSmart besteht darin, einen neuen Standard für intelligente hybride Computing-Architekturen in autonomen Maschinen und Transportsystemen zu setzen. Hierfür werden ein hochleistungsfähiges Sensorsystem, KI-gestützte Vorverarbeitung und ein neuartiger hoch performanter, analog-neuromorpher, ultra-low-power In-Memory-Beschleuniger Chip kombiniert. Die Perspektive ist eine Steigerung der Energieeffizienz von sensornaher Datenverarbeitung für mobile, autonome Systeme. Dies ermöglicht die Entwicklung neuartiger autonomer Systeme mit bisher unerreichbarer Intelligenz und Energieeffizienz.

Mit zunehmender Autonomie mobiler Robotersysteme steigt die Anzahl der Sensoren, der Aufwand zur Verknüpfung ihrer Daten und damit der Bedarf an Rechenleistung, um einen zuverlässigen und sicheren Echtzeitbetrieb zu realisieren. Die Skalierbarkeit der Architektur, eine hinreichende Übertragungsbandbreite zwischen Sensor und Datenverarbeitung und die Minimierung des Energiebedarfs sind die größten Herausforderungen für die Entwicklung von Hochleistungsrechnern, um sie in mobilen Systemen einsetzen zu können. Es wird prognostiziert, dass in weniger als 10 Jahren die erforderliche Rechenkapazität in der Sensorperipherie jener eines Supercomputers von heute entsprechen muss. Diese Anforderung kann nur durch eine Kombination spezifisch füreinander entwickelter Hard- und Softwarekomponenten erfüllt werden. Daher forschen im Rahmen des Leitprojekts NeurOSmart fünf Fraunhofer-Institute (ISIT, IPMS, IMS, IWU, IAIS) unter der Leitung des Fraunhofer-Instituts für Siliziumtechnologie ISIT in Itzehoe an einer direkten Integration der datenverarbeitenden Intelligenz in das Sensorsystem.

Energieeffizienz steigern, Nachhaltigkeit sicherstellen

Durch diese direkte Integration wird ein erheblicher Anteil der Rechenlast besonders umwelt- und ressourcenschonend umgesetzt, denn die Rechenhardware im Sensorsystem kann direkt während der Sensorentwicklung im Codesign auf dessen Anforderungen angepasst werden. Als Vorreiter der Integration in ein wettbewerbsfähiges Sensorsystem nutzt NeurOSmart ein offenes, von Fraunhofer entwickeltes, Scanning-LiDAR-System als Basis, um einen direkten Zugriff auf die eingehenden Datenströme zu ermöglichen. Darüber hinaus wird ein hochskalierbarer, analog-neuromorpher HPC-Chip mit einer anspruchsvollen, KI-gestützten Vorverarbeitungspipeline gekoppelt, um die Daten direkt am Sensor zu interpretieren.

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