06. Dezember 2024 – Zukünftige Fahrzeugmodelle werden immer mehr Funktionalitäten beinhalten, zum Beispiel für das autonome Fahren. Dies führt zu einem signifikant hohen Energiebedarf. Daher ist Effizienz ein entscheidender Faktor.
Mercedes-Benz AG
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Vertreten durch den Vorstand:
Ola Källenius, Vorsitzender; Jörg Burzer, Renata Jungo Brüngger, Mathias Geisen, Sabine Kohleisen, Markus Schäfer, Britta Seeger, Oliver Thöne, Hubertus Troska, Harald Wilhelm
Vorsitzender des Aufsichtsrats: Martin Brudermüller
Handelsregister beim Amtsgericht Stuttgart, Nr. HRB 762873
Umsatzsteueridentifikationsnummer: DE 32 12 81 763
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Neuromorphic Computing
06. Dezember 2024 – Zukünftige Fahrzeugmodelle werden immer mehr Funktionalitäten beinhalten, zum Beispiel für das autonome Fahren. Dies führt zu einem signifikant hohen Energiebedarf. Daher ist Effizienz ein entscheidender Faktor.
Mercedes-Benz ist Vorreiter bei automatisierten Fahr- und Sicherheitstechnologien. Die Vision für die Zukunft ist das autonome Fahren, das die Rolle des Automobils neu definieren wird. Es wird die Sicherheit, die Effizienz und den Komfort beim Fahren erhöhen – und den Passagieren gleichzeitig Zeit zurückgeben: Sie können sich anderen Dingen als dem Fahren widmen. Darüber hinaus wird das autonom fahrende Auto mit den Städten der Zukunft kommunizieren. Um dies alles zu realisieren, sind innovative Algorithmen und Hardware-Komponenten erforderlich, die die Grenzen heutiger Computer-Hardware überwinden.
Mit der Erforschung künstlicher neuronaler Netze geht Mercedes-Benz gemeinsam mit Partnern aus Forschung und Industrie neue Wege in der Entwicklung von Rechnerarchitekturen. So hat das Unternehmen unlängst eine Forschungskooperation mit der kanadischen University of Waterloo im Bereich Neuromorphic Computing angekündigt. Neuromorphic Computing ahmt die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach. Dadurch könnte es KI-Berechnungen deutlich energieeffizienter und schneller machen.
Sicherheitssysteme könnten zum Beispiel Verkehrsschilder, Fahrspuren und andere Verkehrsteilnehmer auch bei schlechter Sicht viel besser erkennen und schneller reagieren – und wären dabei zehnmal effizienter als aktuelle Systeme. Eine neuromorphe Kamera würde ihre Stärken zum Beispiel bei der Innenraumüberwachung ausspielen. Statt Vollbildern („frames“) liefert sie Einzelpixel („events“ – daher auch „event-based camera“ genannt) – mit sehr hoher Dynamik und minimaler Verzögerung. Dadurch kann beispielsweise auf ein müdigkeitsbedingtes Augenblinzeln des Fahrenden eine schnelle Reaktion folgen. Neuromorphic Computing hat das Potenzial, den Energiebedarf für die Datenverarbeitung beim autonomen Fahren im Vergleich zu heutigen Systemen um 90 Prozent zu senken.