Hochschulpolitik
Dezentraler Gleichstellungsbeauftragter der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik. ( gsb@et-inf.uni-hannover.de )
Jakob Frederik Marten, M. Sc.
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Publikationsliste
Showing results 1 - 4 out of 4
2023
Fault Detection Mechanisms for COTS FPGA Systems Used in Low Earth Orbit. / Oberschulte, Tim; Marten, Jakob; Blume, Holger.
Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling, and Simulation - 23rd International Conference, SAMOS 2023, Proceedings. ed. / Cristina Silvano; Marc Reichenbach; Christian Pilato. Springer International Publishing AG, 2023. p. 19-32 (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Vol. 14385 LNCS).Research output: Chapter in book/report/conference proceeding › Conference contribution › Research › peer review
Fault Detection on Multi COTS FPGA Systems for Physics Experiments on the International Space Station. / Oberschulte, Tim; Marten, Jakob; Blume, Holger.
FPGA '23: Proceedings of the 2023 ACM/SIGDA International Symposium on Field Programmable Gate Arrays. Association for Computing Machinery (ACM), 2023.Research output: Chapter in book/report/conference proceeding › Other contribution in a book, report, anthology or conference proceeding › Research › peer review
ZuSE KI-AVF: Application-Specific AI Processor for Intelligent Sensor Signal Processing in Autonomous Driving. / Thieu, Gia Bao; Gesper, Sven; Payá-Vayá, Guillermo et al.
2023 Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition, DATE 2023 - Proceedings. IEEE, 2023. (Design, automation and test in Europe conference).Research output: Chapter in book/report/conference proceeding › Conference contribution › Research › peer review
Pflanzenforschung an Bord der ISS: Wettbewerb "Überflieger 2". / Wörz, Nils; Sondheim, Justin; Behrens, Dörthe et al.
In: BioSpektrum, Vol. 29, No. 5, 09.2023, p. 557.Research output: Contribution to journal › Review article › Research › peer review
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Forschungsprojekte
Prozessorarchitekturen
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ZuSE-KI-AVF - Anwendungsspezifischer KI-Prozessor für die intelligente Sensorsignalverarbeitung im autonomen FahrenInnovative Fahrerassistenzsysteme erfordern neue, leistungsfähige Hardwareplattformen, die in der Lage sind, hochauflösende und mehrdimensionale Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten. Vielfältige Sensorik wie Kamera, Lidar oder Radar führt zu deutlich voneinander abweichenden Anforderungen, denen mit anwendungsspezifischer Hardware begegnet werden kann. Mit dem Ziel der Entwicklung einer solchen Hardware auf Basis einer skalierbaren und flexibel programmierbaren Architekturplattform hat das IMS erfolgreich an der ZuSE-Ausschreibung des BMBF zu Themen der künstlichen Intelligenz teilgenommen. In der Rolle der Projektleitung arbeitet das Institut in einem Konsortium an einer Open-Source Vektorprozessorarchitektur, die sich besonders für ressourcenintensive KI-Algorithmen eignet. Durch die vertikale Verarbeitung von Datenvektoren und komplexe Adressierungsmodi können neuronale Netze effizient berechnet werden. Für den Einsatz als Embedded-IP-Core in kommerziellen SoCs werden zudem Aspekte der funktionalen Sicherheit und IP-Security betrachtet. Auch die Entwicklung eines Compilers und eines effizienten Speichercontroller sind Teil des Projektes ZuSE-KI-AVF. Das IMS entwickelt an der Systemarchitektur, der Konzeption und Implementation von Algorithmen wie der Verarbeitung von Lidar-Punktwolken sowie einer Demonstration der Architektur auf Basis einer FPGA-Beschreibung.Led by: Prof. Dr.-Ing. Holger BlumeTeam:Year: 2020Funding: BMBFDuration: Oktober 2020 - September 2023
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