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Neuromorphes Rechnen und Technologie

Neuromorphes Rechnen und Technologie (Neuromorphic Computing and Engineering, NCE) ist die Kernvorlesung des Instituts. Neuromorphes Rechnen ist ein Ansatz, der sich an der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns orientiert. Neuromorphe Computer basieren auf Siliziumbausteinen, die physische künstliche Neuronen und Synapsen zur Durchführung von Berechnungen verwenden. Der Begriff beschreibt heute analoge, digitale und gemischt analog-digitale VLSI- sowie Softwaresysteme, die Modelle neuronaler Systeme implementieren. Auf Hardware-Ebene kann neuromorphes Rechnen unter anderem mit oxidbasierten resistiven oder ferroelektrischen Memristoren realisiert werden.

In der Vorlesung werden die Prinzipien der biologischen Informationsverarbeitung und ihre Umsetzung in Hardware vorgestellt. Es werden grundlegende Bausteine der neuromorphen Technologie behandelt und die Implikationen für die Entwicklung neuartiger Informationsverarbeitungstechnologien skizziert. Die Übung ergänzt die Vorlesung durch Programmiertutorien und Simulationsaufgaben.

Abstrakte Darstellung eines spikenden neuronalen Netzes

Auf einen Blick

  • Art: Vorlesung (2420000012) mit Übung (2420000013)
  • Turnus: jährlich im Sommersemester
  • Umfang: 2 SWS Vorlesung und 1 SWS Übung, 5 Leistungspunkte (42 h Präsenzzeit, 108 h Selbststudium)
  • Sprache: Englisch
  • Prüfung: mündliche Prüfung, 30 Minuten
  • Studiengänge: Master Elektrotechnik (Vertiefung Informationstechnische Systeme), Master Wirtschaftsingenieurwesen Elektrotechnik, Master Informatik, Master Microelectronics Engineering (Wahlbereich)
  • Modulverantwortung und Lehre: Prof. Dr. Thomas Kämpfe
  • Anmeldung und Unterlagen: Stud.IP

Inhalte

  • Biologische Grundlagen: Neuronen, Synapsen und Prinzipien der Informationsverarbeitung im Gehirn
  • Neuronenmodelle und ihre Implementierung in analoger, digitaler und gemischter CMOS-Schaltungstechnik
  • Spikende neuronale Netze, Kodierung von Information in Spikes und Lernregeln
  • Ereignisbasierte Sensorik und Kommunikation in neuromorphen Systemen
  • Compute-in-Memory und memristive Technologien: resistive und ferroelektrische Bauelemente als künstliche Synapsen
  • Grundbausteine und Architekturen neuromorpher Hardware, Implikationen für neuartige Informationsverarbeitungstechnologien
  • Übung: Programmiertutorien und Simulationsaufgaben zu neuromorphen Netzen

Qualifikationsziele

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls haben die Studierenden die Prinzipien der biologischen Berechnung verstanden. Sie wissen, wie diese in Hardware implementiert werden können, und verfügen über grundlegende Fähigkeiten in der Anwendung neuromorpher Technik.

Literatur

  • Neuromorphic Computing for Computer Scientists
  • S.-C. Liu et al., Event-Based Neuromorphic Systems. Wiley, 2014, ISBN 9780470018491
  • Z. Sun et al., A full spectrum of computing-in-memory technologies. Nature Electronics 6, 823 (2023)
  • C. Schuman et al., Opportunities for neuromorphic computing algorithms and applications. Nature Computational Science 2, 10 (2022)

Termine und Anmeldung

Sommersemester 2026: Vorlesung freitags 15:00 bis 16:30 Uhr und Übung freitags 13:15 bis 14:45 Uhr, Hörsaal HS 66.3 (Hans-Sommer-Straße 66). Das nächste Angebot ist für das Sommersemester 2027 geplant, die Anmeldung erfolgt über Stud.IP.

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