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Bereits heute werden in Fahrzeugen Daten aus verschiedenen Sensoren fusioniert Denn jede Sensortechnologie Radar Kamera Lidar etc hat ihre Schwächen und erst die Kombination der Informationen ermöglicht einen umfassenden und detaillierten 360-GradBlick Geht es also um automatisiertes Fahren gilt die Sensorfusion als Schlüsseltechnik Dementsprechend hängt die Datenmenge die im Auto gemessen und verarbeitet werden muss stark vom Automatisierungsgrad L1 assistiertes Fahren bis L5 vollautonomes Fahren ab Laut Thomas Böhm Senior Director Microcontroller Chassis & ADAS in der Automotive Division bei Infineon Technologies wird sich auch in den nächsten Jahren der bei Weitem Doch warum sind SNNs so vielversprechend? Vor allem weil sie deutlich weniger Leistung aufnehmen und schneller sind Denn die Neuronen von SNNs senden erst dann ein Signal einen Spike aus wenn die eingehenden Signale einen bestimmten Schwellenwert überschreiten sie sind ereignisgesteuert Deshalb müssen SNNs weit weniger Berechnungen durchführen als CNNs Das Startup Brainchip hatte sich deshalb zum Ziel gesetzt mit dem Akida einen SNNDurchbruch bei neuromorphen KI-Chips? Dem Gehirn immer ähnlicher Datendurchsatz Rechenleistung und Security im Automotive-Bereich »Die Ansprüche sind deutlich gestiegen« INTERVIEW DER WOCHE mit Volker E Goller Analog Devices Viel Neues in Sachen Draht Seite 14 SCHWERPUNKT Trends und Entwicklungsaktivitäten bei Relais »Elektromobilität und Photovoltaik sind die zentralen Themen« Seite 26 TOP-FOKUS Industrie 4 0 & IIoT Industrie 4 0 erfordert Informationsmanagement 4 0 mit CSP-Lösungen gegen Datensilos Seite 34 MANAGEMENT&KARRIERE Leadership Nach dem Lockdown zurück ins Büro feine Antennen sind jetzt gefragt Seite 42 größte Anteil der Fahrzeuge im Bereich L1 bis L2+ bewegen Böhm »Infineon geht davon aus dass der Anteil dieser Fahrzeuge bis 2025 auf ca 65 Prozent steigt « Aber selbst dieser Automatisierungsgrad erhöht für die in Serie gehenden Fusionssteuergeräte die AnMithilfe der beiden Satelliten Solar Orbiter ESA und Parker Solar Probe NASA erforschen Europäer und Amerikaner den Sonnenwind Was sie gemeinsam haben In beiden arbeiten Rechner mit dem Open-Source-Echtzeit-Betriebssystem RTEMS Aber auch auf der Erde kommt das freie RTOS vielfach zum Einsatz Beispiele dafür finden sich ab Seite 18 Seite 3 22 2020 www markttechnik de 29 5 2020 ISSN 0344-8843 € 6 Bild ESA ATG medialab Parker Solar Probe NASA Johns Hopkins APL Spiking Neural Networks SNN kommen der Arbeitsweise des Gehirns deutlich näher als die inzwischen schon weit verbreiteten Convolutional Neural Networks CNN und sind dementsprechend deutlich energieeffizienter Allerdings sind die SNN nicht so einfach einzusetzen neue Algorithmen müssen entwickelt werden Doch es gibt Fortschritte So will Brainchip in einigen Monaten erste SNNChips vorstellen Noch näher als SNNs die auf Basis herkömmlicher Transistoren arbeiten kommen Chips ihrem biologischen Vorbild die Memristoren nutzen Hier wird intensiv geforscht und es gibt ebenfalls Fortschritte auch wenn es noch etwas länger dauern wird bis diese Chips in kommerziellen Geräten zum Einsatz kommen können Seite 8 DigiKey_Mill_MT_1620_Snipe pdf S 1 Format 60 00 x 50 00 mm 06 Apr 2020 14 22 35