Autonomes Fahren soll sicherer, künstliche Intelligenz effizienter werden. Forschende im neuen Christian-Doppler-Labor an der Uni Linz wollen dafür Hochfrequenzsysteme an ihre technischen Grenzen bringen.
Fast jeder von uns nutzt täglich Dinge, die mit sogenannten Hochfrequenzsystemen arbeiten. Smartphones brauchen diese Systeme für die Datenübertragung, Assistenzsysteme in Autos kommen ebenfalls nicht ohne sie aus. Allerdings ist die Signalverarbeitung in hohen Frequenzbereichen anfällig für Störungen, und das Zusammenspiel der einzelnen Komponenten ist fehleranfällig.
„Genau hier setzen wir mit unserer Forschung an“, erklärt Reinhard Feger vom Institut für Nachrichtentechnik und Hochfrequenzsysteme an der Johannes-Kepler-Universität (JKU) Linz. Er ist Leiter des vor wenigen Tagen eröffneten Christian-Doppler-Labors für verteilte Mikrowellen- und Terahertzsysteme für Sensoren und Datenverbindungen.
Radardaten scharf wie ein Foto
„Wir wollen neue Wege aufzeigen, um die Signalverarbeitung und die Mikrochiptechnologien so zu optimieren, dass zum Beispiel autonomes Fahren sicherer wird und ressourcenaufwendige Vorgänge wie das Trainieren künstlicher Intelligenz oder das Maschinenlernen künftig schneller sind und weniger Energie verbrauchen“, sagt Feger.
Radarsensoren im Auto nutzen hochfrequente Funksignale, um die Umgebung abzutasten. „Ziel ist es, die Radardaten so aufzubereiten, dass die daraus entstehenden Bilder so scharf und exakt wie Kamerafotos sind“, erklärt Feger. „Je genauer die Bilder, desto geringer die Unfallgefahr beim autonomen Fahren.“ Die Leistungsfähigkeit der Mikrochips, die man dafür benötigt, lasse eine solch hohe Bildqualität derzeit jedoch nicht zu. „Im Rahmen des Christian-Doppler-Labors versuchen wir, die Struktur der Chips zu optimieren, indem wir die Schaltungen entsprechend ändern.“ Außerdem wollen die Forscherinnen und Forscher Algorithmen entwickeln, mit denen die Daten mehrerer Sensoren synchronisiert und fehlerfrei miteinander verknüpft werden können. Der Chiphersteller Infineon Technologies Austria AG ist mit an Bord.
Flugtaxi als Anwendung
Das JKU-Spin-off Joby Austria als zweiter Unternehmenspartner will die zu entwickelnden präzisen Sensorsysteme im autonomen Fliegen einsetzen, um andere Flugobjekte verlässlich zu identifizieren und damit die Navigation zu verbessern. Joby arbeitet unter anderem an der Entwicklung von Drohnen zum Personentransport (Flugtaxis).
Ziel des Christian-Doppler-Labors ist es aber auch, die Datenverbindungen in Rechenzentren energieeffizienter zu machen. Gelingen soll das mithilfe spezieller dielektrischer Wellenleiter anstelle der herkömmlichen Lichtwellenleiter sowie mit entsprechend adaptierten Mikrochips. „Die Datenmengen, die über das Internet übertragen werden, werden immer größer und verbrauchen daher immer mehr Energie“, erklärt Feger. „Das Trainieren von künstlicher Intelligenz und das Maschinenlernen sind ebenfalls sehr ressourcenintensiv. Schnellere Verbindungen reduzieren zwar nicht die übertragenen Datenmengen, aber den dafür erforderlichen Energieeinsatz“, beschreibt der Forscher.
Die Entwicklung von Hochfrequenzsystemen für die Datenübertragung sei aber auch aus anderen Überlegungen heraus eine Notwendigkeit: „Der Betrieb bis in den Terahertzbereich erlaubt besonders kleine Bauteile, eine wesentliche Eigenschaft moderner Elektronik.“ Außerdem seien niedrigere Frequenzen oft schon belegt, weshalb neue Dienste auf höhere Frequenzbereiche ausweichen müssen.
LEXIKON
Hochfrequenz-Datenübertragung erlaubt die schnelle Weitergabe von großen Datenmengen. Frequenzen ab 300 Gigahertz (Wellenlänge: etwa ein Millimeter) werden dem Terahertz-Bereich zugerechnet. Sie liegen im Spektrum zwischen Mikrowellen- und Infrarotstrahlung.
Künftige Technologien wie 6G wollen die Frequenzbereiche nutzen, um datenintensive Anwendungen wie künstliche Intelligenz oder das Internet der Dinge zu unterstützen.