Entwurf und Erprobung einer Hardware Beschleuniger unterstützten echtzeitnahen und skalierbaren Simulations-/Ausführungsumgebung zur Exploration und Validierung von KI-basierten Komponenten des Bordnetzes in ihrer Applikation; im Rahmen des Verbundvorhabens: Integrale agile E/E-Entwicklung für fusionierte und standardisierte Energie- und Datenbordnetze

Schlussbericht des Teilvorhabens : BMBF-Verbundprojekt: MANNHEIM-KI4BoardNet

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Hannover : Technische Informationsbibliothek

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Im BMBF-Verbundprojekt KI4BoardNet erforschte Infineon eine hardwarebeschleunigte Analyseplattform für KI-basierte Bordnetzkomponenten. Ziel war die Entwicklung einer echtzeitnahen Simulations- und Ausführungsumgebung für analog-mixed-signal Systeme im Fahrzeugkontext. Die zunehmende Komplexität moderner Elektro-/Elektronik-Architekturen durch automatisiertes Fahren erforderte neue Methoden zur ganzheitlichen Bordnetzanalyse als System-of-Systems.

Infineon entwickelte erfolgreich einen Modellgenerator für synthetisierbare Verhaltensmodelle, Konzepte zur Komplexitätsreduktion und innovative Zeitschrittreduktionsmethoden. Die Instrumentalisierung ermöglichte ganzheitliche Kontrolle und Debug über mehrere FPGAs hinweg. Als Demonstrator diente eine KI-basierte Motorsteuerungsapplikation, die erfolgreich auf einem FPGA-basierten System implementiert und getestet wurde.


In the BMBF joint project KI4BoardNet, Infineon researched a hardware-accelerated analysis platform for AI-based on-board network components. The goal was the development of a near real-time simulation and execution environment for analog-mixed-signal systems in the vehicle context. The increasing complexity of modern electrical/electronic architectures due to automated driving required new methods for holistic on-board network analysis as a system-of-systems.

Infineon successfully developed a model generator for synthesizable behavioral models, concepts for complexity reduction, and innovative time step reduction methods. The instrumentation enabled holistic control and debugging across multiple FPGAs. A KI-based motor control application served as a demonstrator, which was successfully implemented and tested on an FPGA-based system.

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01.12.2022 bis 30.11.2025

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