Verbundprojekt: KI für neue Elektroniksysteme und Edge-Computing-Technologien - ANDANTE -

Valeo sieht neuromorphische Hardware und die Applizierung von Algorithmen auf diese als eine Schlüsseltechnologie um dem steigenden Bedarf von Rechenleistung zur Anwendung von künstlicher Intelligenz in automatisiert fahrenden Fahrzeugen gerecht zu werden. Dadurch werden den Systemen Möglichkeiten geschaffen, harte Echtzeitanforderungen als auch geringe Latenzzeiten bei zeitgleicher Reduktion des Stromverbrauchs umzusetzen. Die geplante Arbeit im Projekt ANDANTE vertieft und erweitert unser Wissen bezüglich neuromorphischer Hardwarebeschleunigung von Algorithmen basierend auf 3D LIDAR Daten zur Objekterkennung und Klassifikation. Es soll untersucht werden, inwieweit diese durch eine Fusion mit einer Kamera basierten semantischen Segmentierung optimiert und verbessert werden können, die ebenfalls auf einer speziellen neuromorphischen Hardware zum Einsatz kommen soll. Der Vergleich der KPIs bezüglich Detektionsrate, Energiebedarf, Latenzzeit soll mit einem "Convolutional neural network (CNN)" verglichen werden, das auf einem gewöhnlichen PC mit einer GPU zum Einsatz kommt.