Fokus der Innovation | Hardwareoptimierung, Ressourcenmanagement, verteiltes Rechnen | Steuerung des Antriebsstrangs von Elektrofahrzeugen (EV), Energieeffizienz, autonome Fahrsysteme |
Wichtige technologische Fortschritte | Hardwarebeschleunigung (GPUs, FPGAs) für KI, Blockchain, maschinelles Lernen, leistungsstarke Fehlerkorrektur, Virtualisierung und Containerisierung (Kubernetes), Edge Computing für Echtzeitanwendungen, heterogene Computerarchitekturen, fehlertolerantes Systemdesign | Fortschrittliche Batteriemanagementsysteme, Algorithmen zur Optimierung des Antriebsstrangs, V2X-Kommunikationstechnologien (Vehicle to Everything), hocheffiziente Elektromotoren und Wechselrichter, Sensorfusions- und Wahrnehmungssysteme für autonomes Fahren, KI-gesteuerte Steuerungsalgorithmen für Fahrerassistenzsysteme |
Auswirkungen auf Branchen | Cloud Computing, Rechenzentren, KI/ML-Anwendungen, Hochleistungsrechnen | Automobilindustrie, Herstellung von Elektrofahrzeugen, Transportsektor, erneuerbare Energien |
Projizierte zukünftige Trends | Kontinuierlicher Fokus auf Hardware/Software-Co-Design, spezialisierte Computerarchitekturen für KI, tiefere Integration von KI mit Fehlerkorrektur, Entwicklung robuster Quantenfehlerkorrekturmethoden, Entwicklung von Edge- und Fog-Computing, verteilte Datenverarbeitungsmodelle, personalisierte Fehlerkorrekturlösungen für bestimmte Datentypen/Anwendungen | Weiterentwicklung der Festkörperbatterietechnologie für Elektrofahrzeuge, Entwicklung einer erschwinglicheren und effizienteren Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge, Integration von KI und maschinellem Lernen für verbesserte autonome Fahrfähigkeiten, Regulierungs- und Standardisierungsbemühungen für V2X-Kommunikation und selbstfahrende Autos |