FEV kooperiert mit Microsoft bei effizienten KI-Modellen für
Fahrzeuganwendungen auf NVIDIA Basis (FOTO)
Aachen (ots) - FEV kooperiert mit Microsoft, um leistungsstarke generative
KI-Funktionen direkt im Fahrzeug zu integrieren - auf Basis GPU-beschleunigter
Rechenleistung von NVIDIA und KI-Modell-Microservices. Ziel der Zusammenarbeit
ist es, multimodale Sprach-, Text- und Gesteninteraktionen direkt im Fahrzeug zu
ermöglichen - unabhängig von einer dauerhaften Internetverbindung.
Im Fokus steht dabei der Einsatz sogenannter Small Language Models (SLM), wie
etwa Microsofts Phi-4-mini-instruct in Microsoft Foundry, das auf NVIDIA DRIVE
AGX beschleunigter Rechenleistung basiert. Die Lösung ermöglicht es,
Fahrzeugfunktionen wie das Armaturenbrett oder individuelle Fahrzeugprofile per
Sprachbefehl zu konfigurieren. Gleichzeitig fungiert das System als lokale
KI-Absicherung für cloudbasierte Large Language Models (LLMs).
Mehr Intelligenz, Robustheit und Effizienz im softwaredefinierten Fahrzeug
Eingebettete Small Language Models erweitern die intelligenten Funktionen
moderner Fahrzeuge und ihre Reaktionsfähigkeit. Da die Inferenz direkt im
Fahrzeug stattfindet, bleiben zentrale Funktionen auch bei eingeschränkter oder
fehlender Internetverbindung verfügbar. Darüber hinaus ermöglichen eingebettete
SLMs eine Reduzierung der Backend- und Infrastrukturkosten, da cloudbasierte
LLMs je nach Anwendungsfall ergänzt oder teilweise ersetzt werden können. Dies
hilft OEMs dabei, softwaredefinierte Fahrzeugfunktionen wirtschaftlich zu
skalieren.
"Unsere Zusammenarbeit mit Microsoft und NVIDIA zeigt, wie kleine, effiziente
Sprachmodelle das Fahrzeugerlebnis verändern können, indem sie leistungsstarke
Funktionalität ohne den hohen Ressourcenbedarf großer Systeme bieten", sagt
Thomas Hülshorst, Group Vice President Intelligent Mobility and Software bei
FEV.
"Durch die Kombination fortschrittlicher KI-Frameworks mit domänen- und
aufgabenspezifischen Optimierungen gestalten FEV und Microsoft die Zukunft
intelligenter, sprachgesteuerter Schnittstellen, die den hohen Anforderungen im
Fahrzeugeinsatz gerecht werden", ergänzt Boris Scholl, Vice President of
Engineering bei Microsoft.
Zentrale Anwendungsfelder für eingebettete GenAI
Im Rahmen der Kooperation untersucht FEV mehrere Anwendungsfelder mit hohem
Serienpotenzial:Automatisiertes und autonomes Fahren (SAE-Level 3-5):
- Multimodale GenAI-Modelle verbessern die Erkennung von Objekten,
Verkehrssituationen und Fahrwegen, insbesondere in komplexen urbanen Umgebungen
und bei Grenzfällen (Edge Cases).
- Fahrer- und Insassenüberwachung: Eingebettete GenAI verbessert die Erkennung
von Müdigkeit, Ablenkung oder ungewöhnlichem Verhalten und erhöht durch lokale
Verfügbarkeit die Robustheit sicherheitsrelevanter Funktionen - auch als Backup
für cloudbasierte Systeme.
- Personalisierte Fahrzeug- und HMI-Konfiguration: Fahrzeugfunktionen und
Benutzeroberflächen lassen sich per Sprachbefehl intuitiv anpassen, etwa für
unterschiedliche Fahrerprofile oder Nutzungsszenarien - ohne Abhängigkeit von
externer Cloud-Infrastruktur.
Die vollständige Pressemeldung finden Sie hier: https://fev.group/63728
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Marius Strasdat
T +49 241 5689-6452
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