Energieeffiziente KI-Algorithmen und HW für das automatisierte Fahren

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Für das KI-basierte hochautomatisierte Fahren werden im Projekt GreenML Methoden und Konzepte erforscht und entwickelt, die energieeffiziente KI-Verarbeitung von Sensorsignalen ermöglicht. Dabei wird der komplexe Design-Flow von der Applikationsauswahl über die HW-Optimierung bis in die Fahrzeug-Demonstrator-Integration betrachtet.

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Energieeffiziente KI-Algorithmen und HW für das automatisierte Fahren. / Lüders, Matthias.
in: Automobil Elektronik, 04.2024, S. 44-47.

Publikation: Beitrag in nicht-wissenschaftlicher/populärwissenschaftlicher Zeitschrift/ZeitungBeitrag in populärwissenschaftlicher Zeitung/ZeitschriftKommunikation

Lüders, M. (2024). Energieeffiziente KI-Algorithmen und HW für das automatisierte Fahren. Automobil Elektronik, 44-47. Vorabveröffentlichung online.
Lüders M. Energieeffiziente KI-Algorithmen und HW für das automatisierte Fahren. Automobil Elektronik. 2024 Apr;44-47. Epub 2024 Apr.
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TY - GEN

T1 - Energieeffiziente KI-Algorithmen und HW für das automatisierte Fahren

AU - Lüders, Matthias

PY - 2024/4

Y1 - 2024/4

N2 - Für das KI-basierte hochautomatisierte Fahren werden im Projekt GreenML Methoden und Konzepte erforscht und entwickelt, die energieeffiziente KI-Verarbeitung von Sensorsignalen ermöglicht. Dabei wird der komplexe Design-Flow von der Applikationsauswahl über die HW-Optimierung bis in die Fahrzeug-Demonstrator-Integration betrachtet.

AB - Für das KI-basierte hochautomatisierte Fahren werden im Projekt GreenML Methoden und Konzepte erforscht und entwickelt, die energieeffiziente KI-Verarbeitung von Sensorsignalen ermöglicht. Dabei wird der komplexe Design-Flow von der Applikationsauswahl über die HW-Optimierung bis in die Fahrzeug-Demonstrator-Integration betrachtet.

M3 - Beitrag in populärwissenschaftlicher Zeitung/Zeitschrift

SP - 44

EP - 47

JO - Automobil Elektronik

JF - Automobil Elektronik

ER -

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