Elektroauto-News.net wartet immer sonntags, pünktlich zum Ende der Woche, mit aktuellen Entwicklungen, Diskussionen, Interviews und teils exklusiven Einblicken aus der Welt der Elektromobilität auf. Elektroautos, Plug-In-Hybride und Hybridfahrzeuge stehen hierbei im Fokus. Dabei ist es gänzlich egal, ob es sich um Volumenmodelle großer Hersteller handelt oder durchdachte E-Fahrzeuge neu aufkommender Start-Ups. Mit unserem Podcast möchten wir einen möglichst umfangreichen Überblick über die Welt der Elektromobilität ermöglichen. Sei ein Teil der Reise.
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episode 285: Recogni: KI-Chips erobern Autoindustrie
Im Gespräch mit Gilles Backhus, Co-Founder Recogni
Gilles Backhus, Mitgründer von Recogni, gab in der gemeinsamen Podcast-Folge tiefgreifende Einblicke in die Arbeit und die Ziele seines Unternehmens. Recogni, Ende 2017 sowohl in Kalifornien als auch in München gegründet, konzentriert sich auf die Entwicklung von Prozessoren für KI-Inferenz, also das Ausführen bereits trainierter Modelle. Ihr besonderer Fokus liegt auf der Automobilbranche, wobei sie Lösungen anbieten, die über die reine Chip-Herstellung hinausgehen und verschiedene Software- und Hardware-Layer beinhalten.
Ein Merkmal von Recogni ist die tiefgehende mathematische Innovation, die sie in ihre Technologie integriert haben. Indem sie die ständigen Multiplikationen und Additionen in neuronalen Netzwerken effizienter gestalten, erreichen sie eine erhebliche Steigerung der Verarbeitungseffizienz. Diese Effizienz ist besonders entscheidend, da sie den Energieverbrauch der Chips reduziert, was wiederum die Reichweite von Elektroautos erheblich verbessern kann.
Die Gründung von Standorten in Kalifornien und München wurde durch die Notwendigkeit getrieben, ein hoch qualifiziertes KI-Team in Europa aufzubauen. Dies ergab sich aus dem Mangel an KI-Entwicklern im Silicon Valley und der starken Präsenz mathematisch talentierter Absolventen in München.
Die von Recogni entwickelten Chips bieten signifikante Vorteile für moderne Automobile. Sie ermöglichen deutliche Verbesserungen bei ADAS-Funktionen wie automatischen Tempomat und Verkehrsschildererkennung. Durch ihre Fähigkeit, hochauflösende Kamerabilder effizient zu verarbeiten, tragen sie zu einer robusteren und zuverlässigeren Fahrzeugautomatisierung bei.
Diese Fortschritte sind nicht nur für die Verbesserung der aktuellen Autofahrerassistenzsysteme relevant, sondern bilden auch eine wichtige Grundlage für die Weiterentwicklung des autonomen Fahrens, insbesondere in den Bereichen Level 4 und Level 5. Im Detail versteht dies Gilles besser herüberzubringen. Wir gehen direkt rein ins Gespräch mit ihm.
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