Julian Höfer, M.Sc.
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter
- Gruppe: Prof. Becker
- Raum: 217
CS 30.10 - Tel.: +49 721 608-41310
- julian hoefer ∂ kit edu
- Engesserstr. 5
76131 Karlsruhe
Absicherung von KI-Methoden und Beschleunigern im sicherheitskritischen Umfeld
Die Grundlage für autonomes Fahren und weitere sicherheitskritische Anwendungen ist die zuverlässige Erkennung der unmittelbaren Umgebung mithilfe von Kameras, sowie Radar- und Lidarsensoren. Die besten Ergebnisse zur Objekterkennung liefert hier maschinelles Lernen, z.B. Convolutional Neural Networks. Die Herausforderung besteht akut darin, diese neuronalen Netze in eingebettete Systeme zu integrieren und dabei die Zuverlässigkeit sicherzustellen. Insbesondere zufällige Hardwarefehler sowie die Unfähigkeit, die eigene Unsicherheit zu schätzen, verhindern noch den sicherheitskritischen Einsatz.
KI-Akzelerator – Algorithmus Co-Design und Entwurfsraumexploration
Mit der wachsenden Zahl an Einsatzmöglichkeiten für maschinelles Lernen steigen nicht nur die Anforderungen im Hinblick auf algorithmische Genauigkeit, sondern auch im Hinblick auf die Implementierung in die Hardware. Wichtige Ziele sind die Minimierung des Speicherbedarfs und die Reduktion des Energieverbrauchs. Optimierungen sind hierbei auf algorithmischer Ebene, als auch auf Hardwarearchitekturebene möglich und müssen gegenseitig für die jeweilige Anwendung abgewogen werden. Hierbei erzielen Co-Design Methoden und die zielgerichtete Exploration des Entwurfsraums die besten Ergebnisse.
Energieeffiziente KI-Hardwarebeschleuniger
Maschinelles Lernen kann heutzutage bereits komplexe Probleme in Bildverarbeitung für autonomes Fahren, Industrieautomatisierung oder Fehlererkennung gut lösen. Ein Nachteil solcher Systeme bleibt nach wie vor der hohe Rechenaufwand und damit verbundene Energiebedarf. Aus diesem Grund werden sowohl in der Forschung, als auch in der Industrie (Google, Tesla, …) spezielle Hardwarearchitekturen entwickelt, um die Algorithmen effizient zu implementieren. Auch wir arbeiten im Team an neuen Konzepten und Ideen der Hardwarebeschleunigung im Bereich des maschinellen Lernens.
LVNr. | Titel | Typ | Semester |
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2311617 | Übungen zu 2311615 Digitaltechnik / Grundlagen der Digitaltechnik | Übung (Ü) | WS 24/25 |
2311170 | Tutorien zu 2311615 Digitaltechnik / Grundlagen der Digitaltechnik | Tutorium (Tu) | WS 23/24 |
Titel | Typ |
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Safe and Robust Machine Learning - Hardware Perspective | Bachelor-/ Masterarbeit |
Safe and Robust Machine Learning - Application- / Co-Design Perspective | Bachelor-/ Masterarbeit |
Betreute studentische Arbeiten (Auswahl)
- BA: „Robustness of Systolic Arrays in Regards to Partial Failures of Computation Units“
- MA: „Modelling and Simulation of Built-in self-test Concepts for Hardware Defect Detection on AI Accelerators“
- BA: „Evaluation of Methods for Sampling-based Uncertainty Estimation in Deep Learning-based Object Detection“
Publikationen
Hoefer, J.; Gauß, M.; Adams, M.; Kreß, F.; Kempf, F.; Karle, C.; Harbaum, T.; Barth, A.; Becker, J.
2024. 2024 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Singapore, Singapore, 19-22 May 2024, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ISCAS58744.2024.10557955
Stammler, M.; Höfer, J.; Kraus, D.; Schmidt, P.; Hotfilter, T.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Procedia Computer Science, 222, 499 – 508. doi:10.1016/j.procs.2023.08.188
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Schmidt, P.; Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Walter, I.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Computer Networks, 229, Article no: 109759. doi:10.1016/j.comnet.2023.109759
Kempf, F.; Hoefer, J.; Harbaum, T.; Becker, J.; Fasfous, N.; Frickenstein, A.; Voegel, H.-J.; Friedrich, S.; Wittig, R.; Matúš, E.; Fettweis, G.; Lueders, M.; Blume, H.; Benndorf, J.; Grantz, D.; Zeller, M.; Engelke, D.; Eickel, K.-H.
2023. 2023 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Antwerp, Belgium, 17-19 April 2023, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.23919/DATE56975.2023.10137257
Kreß, F.; Serdyuk, A.; Hiegle, M.; Waldmann, D.; Hotfilter, T.; Hoefer, J.; Hamann, T.; Barth, J.; Kämpf, P.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. 26th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD 2023), 569–576, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/DSD60849.2023.00084
Kempf, F.; Höfer, J.; Hotfilter, T.; Becker, J.
2023. 2023 IEEE 16th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), 276 – 283, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/MCSoC60832.2023.00048
Hotfilter, T.; Hoefer, J.; Merz, P.; Kreß, F.; Kempf, F.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. 2023 IEEE 36th International System-on-Chip Conference (SOCC), Santa Clara, USA, 05-08 September 2023, 1–6, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SOCC58585.2023.10256738
Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Kreß, F.; Qiu, C.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Computer Vision Systems – 14th International Conference, ICVS 2023, Vienna, Austria, September 27–29, 2023. Ed.: H. Christensen, 299–309, Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-031-44137-0_25
Hotfilter, T.; Höfer, J.; Kreß, F.; Kempf, F.; Kraft, L.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. 2023 IEEE 5th International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS), 1–5, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/AICAS57966.2023.10168566
Hoefer, J.; Kempf, F.; Hotfilter, T.; Kreß, F.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Proceedings of the Great Lakes Symposium on VLSI 2023, 287–292, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3583781.3590226
Hotfilter, T.; Schmidt, P.; Höfer, J.; Kreß, F.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. DroneSE and RAPIDO: System Engineering for constrained embedded systems, 73–78, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3579170.3579258
Kreß, F.; Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Walter, I.; El Annabi, E. M.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Hrsg.: I. Koprinska. Pt. 1, 557–568, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-031-23618-1_37
Kempf, F.; Höfer, J.; Kreß, F.; Hotfilter, T.; Harbaum, T.; Becker, J.
2022. Conference Proceedings: 2022 IEEE 35th International System-on-Chip Conference (SOCC) Ed.: S. Sezer, 1–6, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SOCC56010.2022.9908110
Kreß, F.; Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Walter, I.; Sidorenko, V.; Harbaum, T.; Becker, J.
2022. 18th International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS), 133–140, IEEEXplore. doi:10.1109/DCOSS54816.2022.00034
Kreß, F.; Serdyuk, A.; Hotfilter, T.; Höfer, J.; Harbaum, T.; Becker, J.; Hamann, T.
2022. 2022 11th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). Ed.: IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/MECO55406.2022.9797131
Fasfous, N.; Vemparala, M. R.; Frickenstein, A.; Valpreda, E.; Salihu, D.; Höfer, J.; Singh, A.; Nagaraja, N.-S.; Voegel, H.-J.; Vu Doan, N. A.; Martina, M.; Becker, J.; Stechele, W.
2022. Proceedings of the 2022 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE 2022). Ed.: C. Bolchini, 238–243, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.23919/DATE54114.2022.9774574
Walter, I.; Ney, J.; Hotfilter, T.; Rybalkin, V.; Hoefer, J.; Wehn, N.; Becker, J.
2022. Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases – International Workshops of ECML PKDD 2021, Virtual Event, September 13-17, 2021, Proceedings, Part I. Ed.: M. Kamp, 339–350, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-93736-2_26
Hotfilter, T.; Hoefer, J.; Kreß, F.; Kempf, F.; Becker, J.
2021. IEEE 34th International System-on-Chip Conference (SOCC), 14th-17th September 2021, Las Vegas, Nevada, USA, 83–88, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SOCC52499.2021.9739212
Fasfous, N.; Vemparala, M.-R.; Frickenstein, A.; Badawy, M.; Hundhausen, F.; Höfer, J.; Nagaraja, N.-S.; Unger, C.; Vögel, H.-J.; Becker, J.; Asfour, T.; Stechele, W.
2021. 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA): 30 May – 5 June 2021, Xi’an, China, 13430–13437, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICRA48506.2021.9561045