NeurOSmart

Die hohe Praxisrelevanz energieeffizienter und intelligenter Sensoren für autonome Systeme ist von weitreichender Bedeutung und steigt kontinuierlich, da intelligente Maschinen ein zunehmend wichtiger Bestandteil unseres Alltages werden. Einige Beispiele hierfür sind das autonome Fahren oder moderne Roboter-Staubsauger im Haushalt sowie auch selbstständig arbeitende Roboter in Logistikzentren oder Fertigungsumgebungen.

Vor dem Hintergrund dieser steigenden Relevanz forschen die Institute Fraunhofer ISIT, IPMS, IMS, IWU, IAIS im Leitprojekt NeurOSmart gemeinsam an besonders energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Ziel ist die Steigerung der Energieeffizienz der sensornahen Verarbeitung von Daten für mobile, autonome Systeme. Dabei werden im Projekt erstmals eine hochmoderne digitale Datenverarbeitung mit einem eigens auf das Sensorsystem angepassten analog neuromorphen Beschleuniger kombiniert und in Anwendungsumgebungen evaluiert. Die neuartige hybride Computing-Architektur wird dabei auf das Sensorsystem maßgeschneidert und co-integriert. Hierdurch wird bereits ein erheblicher Anteil der Datenverarbeitung und Interpretation bis zur Objektklassifizierung direkt im Sensor realisiert.

Als Vorbild für die zu entwickelnde sogenannte neuromorphe Elektronik dient das menschliche Gehirn, da dieses trotz seiner enormen Rechenleistung sehr energiesparend beim Treffen von Entscheidungen ist. Wenngleich die Rechenleistung der neuromorphen Elektronik noch nicht jene des Gehirns übertreffen kann, ermöglicht die Anwendung speziell auf einen Sensor die Entwicklung besonders kleiner und effizienter Modelle für die Objekterkennung und -klassifizierung.

Vorteile gegenüber alternativen Methoden

• Erleichterte Sensorintegration in komplexe Systeme
• Erhöhter Datenschutz
• Erhebliche Energieeinsparung

Beteiligte in der FMD kooperierende Institute: ENAS, IMS, IPMSund ISIT

Weitere Fraunhofer-Partner: IAIS und IWU