Unsere Forschung verbindet neuartige Speicherbauelemente, Schaltungsentwurf und Algorithmen zu energieeffizienten, gehirn-inspirierten Rechensystemen. Wir arbeiten entlang der gesamten Kette vom physikalischen Bauelement über die integrierte Schaltung bis zum trainierten neuronalen Netz, das auf dem Chip ausgeführt wird. Ziel sind Systeme, die Sensordaten direkt am Ort der Erfassung mit minimalem Energiebedarf auswerten können.
Ferroelektrische Transistoren (FeFET, FeMFET) und Kondensatoren (FeRAM) auf Basis von dotiertem Hafniumoxid (HfO2, HZO) sind CMOS-kompatible, nichtflüchtige Speicher mit sehr geringem Energiebedarf. Wir untersuchen Bauelementphysik, Zuverlässigkeit und Mehrbit-Programmierung sowie die Integration in moderne Technologieknoten wie 22 nm FDSOI.
Beim Rechnen im Speicher werden Matrix-Vektor-Multiplikationen und assoziative Suchoperationen direkt im Speicherfeld ausgeführt. Wir entwerfen analoge und digitale Compute-in-Memory-Architekturen auf Basis ferroelektrischer und anderer Emerging Memories und entwickeln die zugehörige Peripherie, etwa konfigurierbare Leseverstärker und Wandler.
Spikende neuronale Netze verarbeiten Information ereignisbasiert und damit sehr sparsam. Wir entwickeln CMOS-Neuronen- und Synapsenschaltungen, Lernregeln für die On-Chip-Adaption sowie ultra-energiesparsame ASICs für Anwendungen wie die Anomalieerkennung an der Edge.
Stochastische Bauelemente wie magnetische Tunnelkontakte eignen sich als Zufallsquellen für probabilistische Bits (p-Bits). Wir nutzen sie für die hardwarenahe Lösung von Optimierungsproblemen und erforschen hyperdimensionales Rechnen für robuste, hardwareeffiziente Klassifikation.
Wir bauen durchgängige Design-Flows auf, die vom Training eines neuronalen Netzes über die automatisierte Schaltungs- und Layoutsynthese bis zum Tape-out reichen, sowohl für offene Prozess-Design-Kits (z. B. IHP) als auch für industrielle Technologien.
Das Institut arbeitet eng mit dem Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS in Dresden zusammen, dessen 300-mm-Technologielinie die Herstellung ferroelektrischer Bauelemente und die Integration in industrielle CMOS-Prozesse ermöglicht. Darüber hinaus kooperieren wir in nationalen und europäischen Verbundprojekten, unter anderem im EU-Projekt NeAIxt, sowie mit Industriepartnern und Universitäten im In- und Ausland.
Wir bieten laufend Bachelor- und Masterarbeiten sowie Studien- und Projektarbeiten zu unseren Forschungsthemen an, vom Schaltungsentwurf über die Messung von Bauelementen bis zum Training und zur Kompression neuronaler Netze für die Hardware. Bei Interesse sprechen Sie uns gern an, auch mit eigenen Themenvorschlägen. Ansprechpersonen finden Sie auf der Seite MitarbeiterInnen.