ThinKIsense
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Start: 10.2022
Ende: 09.2025
Die Smart City von Morgen braucht (teil-)autonome, elektrifizierte Fahrzeuge – im Individualverkehr und im Öffentlichen Nahverkehr. Daher werden eine Vielzahl von Fahrzeugen zukünftig durch komplexe Verkehrsszenarien geleitet. Dabei entstehen enorme Datenmengen, die zu verarbeiten und zuverlässig per Vehicle-to-Everything-Kommunikation (V2X) zu übermitteln sind. Das bringt einen erheblichen Energiebedarf mit sich.
Beim Innovationswettbewerb für grüne Informations- und Kommunikationstechnologie des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) wurde als Ansatzpunkt für eine nachhaltige Verkehrsinfrastruktur das Potenzial für Energieeinsparungen bei der Nutzung von Edge Devices für Smart Cities der Zukunft berechnet. Dies war der Startpunkt für das GreenEdge-Projekt, welches zum Ziel hat, den Energiebedarf zukünftiger Infrastrukturen zu reduzieren, der durch den Transport von Sensordaten zu Cloud-Servern und die Berechnung auf generischen CPU/GPU-Clustern entsteht.
Das Konsortium will insbesondere auf KI-Algorithmen basierende Datenverarbeitung an den Ort ihrer Entstehung, in die Sensorumgebung, verlagern und durch eine Kombination von klassischer und neuromorpher KI-Hardware und Sensorik Energie sparen. Insbesondere Neuromorphic Computing-Ansätze zur Datenauswertung und -interpretation und Event-Kameras in Kombination mit klassischen KI-Algorithmen versprechen ein großes Potenzial für energieeffiziente Elektronik im Edge. So können Systeme entstehen, die den Energiebedarf um bis zu 95 Prozent reduzieren. Die Projektinnovationen sollen in realen, urbanen Umgebungen getestet werden – auf dem „Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg“ (TAF-BW) und der „Teststrecke für automatisiertes und vernetztes Fahren“ (TAVF-HH).
Das GreenEdge-FuE Projekt, das Teil der OCTOPUS-Forschungsvorhaben ist, steht unter der Verbundkoordination des FZI.
In diesem Forschungsschwerpunkt liegt das Hauptaugenmerk für das FZI auf den Themen Human-Centric Artificial Intelligence und Künstliche Intelligenz zur Prädiktion. Zudem beschäftigt sich das FZI mit Fragestellungen zu dedizierter Hardware für Künstliche Intelligenz (KI) sowie KI-Engineering.
Der Fokus liegt bei diesem Forschungsschwerpunkt auf den Themen rund um kritische Infrastrukturen wie Energiesysteme und Gesundheitsversorgung, Digitalisierung der Verwaltung und öffentlicher Services sowie Bürgerbeteiligung an öffentlichen Entscheidungsprozessen. Unter anderem werden Potenziale der Digitalisierung für effiziente und sichere Betriebsabläufe sowie die Stärkung der Resilienz, Sicherheit und Datensouveränität betrachtet.
Förderhinweis:
Das Projekt GreenEdge-FuE wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Projektpartner:
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