Sieg: für den KI-Racer der TUM auf der Formel-1-Strecke in Abu Dhabi. (Bild: TUM Autonomous Motorsports)
Autonomes Fahren

TUM-KI-Racer siegt auf der Formel-1-Strecke in Abu Dhabi

Das nur von künstlicher Intelligenz gesteuerte Fahrzeug der TUM setzte sich das gegen sieben andere internationale Teams mit baugleichen Rennwagen durch. Das vollautomatisierte Fahrzeug suchte sich selbstständig den Grenzbereich, meisterte spektakuläre Überholmanöver und Geschwindigkeiten bis 250 km/h auf der kurvenreichen Formel-1-Strecke in Abu Dhabi.

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Bildergalerien

Bild 1: Die MCU RA8M1 von Renesas basiert auf einem Arm-Cortex-M85 und umfasst die Helium-Technologie zur Beschleunigung der KI- und ML-Verarbeitung.  (Bild: Renesas)
Mikrocontroller

Schnelle Bereitstellung leistungsstarker und effizienter KI und maschinellen Lernens mit den MCUs

Der Anstieg der künstlichen Intelligenz (KI), des maschinellen Lernens (ML) und anderer rechenintensiver Arbeitslasten am Netzwerkrand für das Internet der Dinge (IoT) belastet Mikrocontroller (MCUs) zusätzlich mit Rechenleistung. Die Bewältigung dieser neuen Arbeitslasten erhöht den Stromverbrauch, auch wenn die Entwickler aufgefordert sind, den Stromverbrauch zu minimieren und die Markteinführung zu beschleunigen.

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