AVL und der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik an der Technischen Universität München (TUM) haben gemeinsam eine Berechnungsmethode entwickelt, bei der unterschiedliche Fahrzeugflotten jeweils ein neuronales Netz trainieren. Das dort Erlernte wird dann ein globales Modell weitergegeben, ohne dass auf die Originaldaten der OEMs zugegriffen werden muss. Das KI-Modell steht dann als Basis für die Berechnung der Restlebensdauer der Batterie zur Verfügung. Dank dieses Federated Learning Ansatzes konnte die verbleibende Batterielebensdauer gegenüber dem einzelnen Flottenmodel wesentlich genauer vorhergesagt werden – der Fehlerwert reduzierte sich durchschnittlich um 32 Prozent. (jr)
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NAOMI4Radar project develops energy-efficient radar sensors
The aim is to achieve more efficient radar data processing using SNNs based on the Balanced Resonate-and-Fire model of the University of Lübeck.
Technologie-Radar
Lebensverlängerung für gealterte Batterien
Forschende der Universität Bayreuth haben gezeigt, dass sich mit der Elektrochemischen Impedanzspektroskopie bestimmen lässt, ob es zu einer inhomogenen Verteilung bei der Alterung der Batteriezellen eines Batteriepacks gekommen ist.
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TU Munich: New AI chip calculates locally and independently of the cloud
The chip, called AI Pro, makes it possible to process data directly on the device – this significantly increases data security and saves energy at the same time.