ROUTINE
Reallabor zum Transfer digitaler Gesundheitsanwendungen und KI ins Gesundheitswesen
Start: 12.2022
Ende: 11.2025
Das Energie- und Datennetz eines Fahrzeugs muss höchsten Ansprüchen an Ausfall- und Störsicherheit, Energieeffizienz und Flexibilität entsprechen. Aufgrund der Vielzahl neuer, intelligenter Funktionen und umfangreicher Datenströme wird das Bordnetz der Zukunft mehr sein als ein Kabelbaum. Zusammen mit Sensoren und verteilten Rechenknoten bildet es das Nerven- und Energiesystem des Fahrzeugs.
In KI4BoardNet werden neue Konzepte für ein ressourcenoptimiertes, kontinuierlich lernendes, verteiltes Bordnetzmanagement erforscht. Dazu gehören Methoden zur Entwicklung anwendungsspezifischer System-on-a-Chip-Architekturen (SoC) für die hardwaregestützte, beschleunigte Ausführung von Algorithmen des maschinellen Lernens. Dazu wird im Projekt ein generatorbasierter Entwurfsprozess für RISC-V-Systeme adaptiert, der eine flexible Konfiguration und Optimierung der SoC-Architektur ermöglicht.
Die generierte SoC-Plattform bildet die Grundlage für die Erforschung geeigneter Modellarchitekturen für KI-gestützte Prädiktionsverfahren zur Energieaufnahmeabschätzung und deren Integration in ein verteiltes Bordnetz(last)management. Im Hinblick auf Ressourceneffizienz und eine sparsame Nutzung der vorhandenen Energie werden im Projekt auch neuartige Algorithmen auf Basis der Auktionstheorie erforscht. Ein wichtiger Aspekt des angestrebten Systems ist die Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen und damit zur kontinuierlichen Anpassung an Nutzungsszenarien.
Die angestrebten Forschungsergebnisse ermöglichen neben der Spannungsstabilisierung in zukünftigen Bordnetzarchitekturen auch die Realisierung neuer KI-Anwendungen im Bordnetz der Zukunft.
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.
Besonderes Augenmerk beim Forschungsschwerpunkt „Intelligent Transportation Systems“ liegt im Jahr 2021 auf dem Öffentlichen Verkehr, der Anwendung von Künstlicher Intelligenz, der Weiterentwicklung von Fahrfunktionen und deren Absicherung sowie auf Open Source & Open Data.
Förderhinweis:
Das Projekt KI4BoardNet wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Projektpartner:
Reallabor zum Transfer digitaler Gesundheitsanwendungen und KI ins Gesundheitswesen
Verteiltes, kontinuierlich lernendes Bordnetzmanagement der nächsten Generation
Sicherer Einsatz von automatisierten Shuttle-Fahrzeugen im städtischen Verkehr durch unterstützende Infrastruktur-Vernetzung
Broker für dynamische Produktionsnetzwerke
Führungsausbildung für Einsatzkräfte mittels intelligenter virtueller Realitäten
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Künstliche Intelligenz für Arbeit und Lernen in der Region Karlsruhe
Sicherheit auf allen Systemschichten durch Vertrauensketten und Isolierung
Software-Engineering industrieller, hybrider Quantenanwendungen und -algorithmen
Kompetenzcluster Anonymisierung für vernetzte Mobilitätssysteme