NeurOSmart

Im Leitprojekt NeurOSmart der Fraunhofer-Gesellschaft forschen fünf Institute (ISIT, IPMS, IMS, IWU, IAIS) gemeinsam an besonders energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation von autonomen Systemen. Dabei werden die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert.

Intelligente Maschinen halten zunehmend Einzug in unseren Alltag. Offensichtliche Beispiele sind das autonome Fahren oder moderne Staubsaugerroboter im Haushalt. Aber auch dort, wo wir nicht direkt mit ihnen in Berührung kommen, sind selbstständig arbeitende Roboter zunehmend unverzichtbar: als flinke und unermüdliche Helfer in Logistikzentren oder als präzise und starke Partner in Produktionsumgebungen.

Das NeurOSmart Leitprojekt setzt auf die Entwicklung eines neuen Standards für intelligente hybride Computing-Architekturen in autonomen Maschinen und Transportsystemen. Technologisch erhält die Sensorbasis – ein Scanning-LiDAR-System – direkten Zugriff auf die eingehenden Datenströme. Für die Dateninterpretation direkt am Sensor wird ein neuromorpher HPC-Chip mit einer KI-gestützten Vorverarbeitungspipeline gekoppelt. Aufwändige Kommunikations- und Edge-Computing-Infrastrukturen werden durch die dezentrale Datenvorverarbeitung überflüssig, Angriffsmöglichkeiten auf das System verringern sich. Der Beschleunigungs-ASIC selbst besteht aus HfO2-basierten FeFET-Crossbars und hat damit das Potenzial möglichst energieeffizient zu arbeiten. Perspektivisch wird eine Steigerung der Datenverarbeitung um mindestens zwei Größenordnungen angestrebt.

Das Fraunhofer IMS leitet die Entwicklung des Sensorsystems mit KI-unterstützter Datenvorverarbeitung und softwarebasierter Objekterkennung und arbeitet im Projekt zusammen mit den Instituten ISIT, IPMS, IWU und IAIS unter Federführung des Fraunhofer ISIT.