Projektbeschreibung
Bildsensortechnologie für Anwendungen des maschinellen Sehens
Die Bildverarbeitungsbranche befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, der durch Trends wie autonome Fahrzeuge, das Metaversum und die Servicerobotik vorangetrieben wird, die alle auf maschinellem Sehen beruhen. Die Bildgebungstechnologien der Gegenwart sind jedoch eher auf Menschen als auf Maschinen zugeschnitten. Das Unternehmen Qurv widmet sich der Neukonzipierung von Bildsensoren, um deren zuverlässige und robuste Leistung bei schlechten Sichtverhältnissen zu gewährleisten. Als Ziel gilt, Probleme wie den Stromverbrauch und den Einsatz giftiger Materialien anzugehen und dabei auf firmeninternes erstklassiges Fachwissen zurückzugreifen. Die Vorgabe des EU-finanzierten Projekts QSTACK lautet, eine kostengünstige Bildsensortechnologie zu entwickeln und zu erproben, die speziell für stromsparende Anwendungen des maschinellen Sehens konzipiert ist. Projektintern soll die europäische Halbleiterindustrie strategisch derart positioniert werden, dass sie aus den Anwendungen des maschinellen Sehens Kapital schlagen kann, was sich möglicherweise auf die Unterhaltungselektronik, die Gesundheitsversorgung und die Mobilität auswirken wird.
Ziel
The imaging industry is experiencing a paradigm shift due to megatrends such as autonomous cars, the metaverse and service robotics, all applications powered by computer vision (CV). This subset of artificial intelligence (Al) is expected to contribute more than 2 trillion to the global economy by 2030.
Present imaging technologies were designed to fulfil the needs of humans for high-quality photography but not for machines. Autonomous and intelligent systems will require re-inventing image sensors to deliver reliability and resilience under low-visibility conditions while increasing the amount of information they capture and analyse. Qurv, a company operating in this space that brings together unique world expertise, has identified power consumption and toxic materials as the common drawbacks of current solutions, hindering mass-market uptake.
To address these challenges, the project QSTACK will develop and validate a wide-spectrum image sensor technology and business case that delivers unprecedented cost performance to mass-market, power-sensitive computer vision applications. This ambitious overarching aim will be achieved through the following objectives:
i. Achieve the integration of high-performance wide-spectrum CMOS / TMDC / heavy-metal-free stack SWIR sensitive image sensors as demonstrated by imaging and electrical characterisation analysis.
ii. Achieve a reduction of the total image sensors power consumption, enabled by a >1,000x decrease in the pixel engine power consumption.
iii. Increase the investment readiness of QSTACK, as demonstrated by the number of early users interested in pilots and evaluation kits, together with the creation of investment material.
QSTACK envisions putting the European semiconductor industry in an advantageous position to seize the opportunity in mass-market computer vision applications that will have an enormous impact on consumer electronics, personalised health, and safe mobility.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2022-TRANSITION-01
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08860 Castelldefels
Spanien
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).