Forschungsprojekte

CentralCarServer (CeCaS)

Supercomputing für Automotive

Start: 12.2022

Ende: 11.2025

Die Automatisierung und Vernetzung von Fahrzeugen eröffnet neue Möglichkeiten der Mobilität. Damit einher geht eine rasant wachsende Menge an Daten und Funktionen im Fahrzeug, die in nahezu Echtzeit und sicherheitsqualifizierbar verarbeitet werden müssen. Die hohen Anforderungen an Rechenleistung, Flexibilität und Effizienz erfordern neue Ansätze in der Mikroelektronik sowie in der Rechen- und Softwarearchitektur.

Eine Supercomputing-Plattform für hochautomatisierte Fahrzeuge ist das Ziel des CeCaS-Projekts. Damit sollen komplexe Berechnungen und große Datenmengen im Auto bewältigt werden.

Die zentrale Recheneinheit soll auf neuartigen, automotive-qualifizierten Hochleistungsprozessoren basieren. Anwendungsspezifische Hardware-Beschleuniger und eine echtzeitfähige Software-Plattform werden die Prozessoren ergänzen.

FZI im CeCas-Projekt

Das FZI Forschungszentrum Informatik arbeitet im CeCaS-Projekt an der Analyse von verteilten und zentralen EE-Bordnetzen mit dem Fokus auf neuromorphen KI-Beschleunigern und echtzeitfähigen Softwareplattformen für den CentralCarServer:

  • Das FZI entwirft einen neuromorphen Beschleuniger zur Verarbeitung von Sensordaten aus einem Automotive-Radar mit Hilfe von Spiking Neural Networks. Darüber hinaus wird untersucht, wie neuromorphe Trainingsverfahren speziell für diese Hardware angepasst werden können, um die Effizienz weiter zu optimieren. Damit leistet das FZI einen direkten Beitrag zum Projektziel, die Leistungsfähigkeit von Beschleunigern zu erhöhen.
  • Das FZI arbeitet an Konzepten und Mechanismen für die Echtzeitausführung von KI-Funktionen. Dabei werden Technologien zwischen der Hardware- und der Anwendungsschicht betrachtet (Hardwareabstraktion, Firmware, Hypervisor, Virtualisierung, Laufzeitumgebung, etc.). Dadurch soll eine echtzeitfähige, effiziente und transparente Nutzung von Hardwareressourcen ermöglicht werden. Eine besondere Rolle spielt dabei die Anbindung von Spezialprozessoren oder Hardwarebeschleunigern. Damit trägt das FZI zum Projektziel der Software-Plattform Integration für den Central Car Server bei.

Ansprechperson

Dr- Ing. Victor Pazmino Betancourt

Stellvertretender Bereichsleiter
Embedded Systems and Sensors Engineering

Forschungsschwerpunkt

Applied Artificial Intelligence

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.

Intelligent Transportation Systems and Logistics

Intelligente Lösungen für den Transport von Menschen und Gütern stellen einen Schwerpunkt der FZI-Anwendungsforschung dar. Besonderes Augenmerk liegt hierbei auf dem öffentlichen Verkehr, der Anwendung von Künstlicher Intelligenz, der Weiterentwicklung von Fahrfunktionen und deren Absicherung sowie auf Open Source & Open Data.

Förderhinweis:
Das Verbundprojekt CeCaS wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Projektpartner:

Rund 25 Partner aus Wissenschaft und Wirtschaft

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