Mercedes-Benz und die University of Waterloo planen die gemeinsame Forschung im Bereich des Neuromorphic Computing unter der Leitung von Prof. Chris Eliasmith. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Algorithmen für fortschrittliche Fahrassistenzsysteme. Neuromorphic Computing ahmt die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach. Dadurch könnte es KI-Berechnungen deutlich energieeffizienter und schneller machen. Sicherheitssysteme könnten zum Beispiel Verkehrszeichen, Fahrspuren und Objekte auch bei schlechter Sicht viel besser erkennen und schneller reagieren – ohne die Reichweite des Fahrzeugs zu beeinflussen. Neuromorphic Computing hat das Potenzial, den Energiebedarf für die Datenverarbeitung beim autonomen Fahren im Vergleich zu heutigen Systemen um 90 Prozent zu senken.
Die Partnerschaft mit der University of Waterloo ergänzt eine Reihe bestehender Forschungskooperationen von Mercedes-Benz im Bereich Neuromorphic Computing. Ein Schwerpunkt ist das neuromorphe Ende-zu-Ende-Lernen für autonomes Fahren. Um das volle Potenzial von Neuromorphic Computing auszuschöpfen, baut Mercedes-Benz ein Netzwerk aus Universitäten und Forschungspartnerschaften auf. So ist das Unternehmen in Deutschland Konsortialführer des Projekts NAOMI4Radar, das untersucht, wie Neuromorphic Computing genutzt werden kann, um die Verarbeitung von Radardaten in automatisierten Fahrsystemen zu optimieren. Darüber hinaus kooperiert Mercedes-Benz mit der Hochschule Karlsruhe. Im Fokus stehen neuromorphe Kameras, die auch als ereignisbasierte Kameras bezeichnet werden. (jr)
