In der Automobilindustrie liegt in Steuergeräten der Schwerpunkt auf minimalen Latenzzeiten und hoher Funktionssicherheit, oft auf Kosten von Speicherkapazität und Rechenleistung. Die Entwicklung komplexer Funktionen für die Fahrerassistenz und das autonome Fahren, wie z. B. die Höhenklassifizierung, erfordert jedoch die Verarbeitung großer Datenmengen und den Einsatz trainierter neuronaler Netze. Auf der CES 2025 präsentiert ETAS dafür den Embedded AI Coder. „Der Embedded AI Coder schließt die Lücke zwischen KI-Fähigkeiten und eingebetteten Systemen, indem er die sichere und effiziente Implementierung von KI-Funktionen in Steuergeräten ermöglicht“, erklärt Mariella Minutolo, Vice President Sales bei ETAS. Der Embedded AI Coder generiert C-Code direkt aus trainierten KI-Modellen und optimiert dabei bestehende Mikrocontroller-Architekturen. Dabei kombiniert das Tool traditionelle elektrische/elektronische Architekturen mit dem Potenzial der künstlichen Intelligenz, was zu neuen Funktionsideen, Optimierungsmöglichkeiten und Kosteneinsparungen führt. (oe)
News
Lauterbach: TRACE32 unterstützt NXP S32K5 Automotive-SoCs
Die Unterstützung umfasst sowohl das gleichzeitige Debugging der Prozessorkerne als auch die nicht-invasive Erfassung von Prozessor-Traces.
Medienspiegel
Whitepaper: Leitfaden für die Entwicklung von Software-definierten Fahrzeugen
Dieses Whitepaper skizziert ein Integrationskonzept für die Verwendung von Standards und Technologien der SDV-Allianz-Partner.
Technologie-Radar
KI-gestütztes System zur Messung kognitiver Belastung im Auto
Fraunhofer-Forschende haben ein System entwickelt, das die kognitive Belastung beim Steuern eines Autos mithilfe von Sensoren und KI überwacht. Wenn die Belastungsgrenze erreicht ist, kann die Technik zukünftig den Menschen entlasten.