Chips JU 2023 RIA Cynergy4MIE

Syfte och mål

Målet är att förbättra det Lego-inspirerade ramverket SiLago, vilket kan hantera dynamiska applikationer och har systemnivåinfrastrukturresurser. Strikersoft, kommer att utveckla en AI/ML-applikation för att upptäcka objekt i en katastrofzon på långt avstånd med hjälp av mmWave-radar, och vitala tecken på kort avstånd. Applikationen kommer att mappas till COTS för funktionell verifiering och demonstration. Applikationen kommer också att mappas till SiLago. De två implementeringarna kommer att jämföras för att validera 10-100X bättre energieffektivitet hos SiLago.

Förväntade effekter och resultat

1. Den förbättrade SíLago-plattformen kommer att ha bredare tillämpningsområden. 2. Validering av 10X till 100X bättre effektivitet kommer att öka trovärdigheten för SíLago som ett konkurrenskraftigt alternativ till COTS för att implementera krävande AI/ML-applikationer. 3. Strikersofts mmWave-radar usecase för att upptäcka objekt och vitala tecken skulle bidra till förbättrade sök- och räddningsinsatser i framtiden. 4. KTH och Strikersoft, med ökad kompetens inom energieffektiv implementering av AI/ML-applikationer, skulle bidra till hållbar utveckling i Sverige.

Planerat upplägg och genomförande

Strikersoft kommer, i WP6, att utveckla en AI/ML-lösning för sitt mmWave-baserade användningsfall inom sök- och räddningsoperationer. Strikersoft kommer också att säkra tränings- och valideringsdata. Strikersoft kommer att mappa användningsfallet till FPGA. KTH kommer, i WP4, att a) förbättra SiLago-plattformen för att hantera dynamiska applikationer och ha systemnivåinfrastruktur, b) mappa Strikersofts användningsfall till den förbättrade SiLago och jämföra med FPGA-implementeringen för att validera dess påstående om 10X till 100X bättre energieffektivitet.