Abschlussarbeiten

Background and Motivation

Over the past decade, the computational requirements of AI models have grown by orders of magnitude, and the
energy consumption of today’s GPU-class accelerators are increasing rapidly. Sustainable progress therefore hinges
on more efficient hardware architectures. Analogue computing offers an intrinsic energy advantage over digital logic through continuous physical processes instead of millions of discrete switching operations.
When light is used as the analogue carrier, an additional spatial degree of freedom becomes accessible: free-space
optics allows information to propagate in three dimensions. This massive parallelism makes it possible to realize
neural networks that are both larger and faster than their purely electronic counterparts, while dissipating only a
fraction of the energy.
Our recent demonstration of a microLED-based neural network is a promising step in these directions. The present
project will push the electronic circuitry to the level required for truly large-scale, low-power optical neuromorphic
systems.

Project Description

You will design and validate a high-speed driver board, program a microcontroller in C/C++, develop FPGA logic
in Verilog/VHDL and simulate electronic circuits in SPICE, with a view towards a future compact CMOS front end.
Depending on whether you join us for a Bachelor thesis, Master thesis or as a student assistant, the emphasis can
be placed on circuit simulation, firmware design or laboratory characterisation. Working languages are English or
German, whichever you feel more comfortable with.

Your Profile

You are studying Electrical Engineering or a related field, ideally with a focus on analogue/digital hardware design.
Experience in at least one of the following areas is helpful: PCB layout, microcontroller programming, FPGA design,
SPICE-level circuit simulation; familiarity with integrated analogue techniques (e.g. CMOS) is a plus. Above all, you
enjoy hands-on lab work and the idea of building AI hardware from scratch.

Framework and Application
Duration: 4 months (Bachelor), 6 months (Master)
Start: any time from October 2025
Contact: Maximilian Müller

Hintergrund und Motivation
Quantensensorik hat ein großes Potential für die aktuelle technologische Revolution in den Quantentechnologien. Mithilfe von Atomen können sehr präzise Messungen verschiedenster Effekte wie z.B. Gravitation oder den Einflusses von dunkler Materie durchgeführt werden. Sogenannte Atomchips sind kompakte Systeme, in denen Atome gefangen, sowie hinsichtlich ihrer quantenmechanischen Zustände manipuliert und detektiert, werden können.

Zur Miniaturisierung dieser Atomchips sind integrierte photonische Systeme zur Übertragung und Aufbereitung von Laserlicht auf dem Chip essentiell – und ermöglichen eine weitere Steigerung der Komplexität dieser Messinstrumente sowie ihrer Benutzerfreundlichkeit. Dafür  müssen unterschiedliche integrierte photonische Komponenten entwickelt werden. Es werden z.B. Wellenleiter zum Verteilen des Laserlichts innerhalb des Chips und Lichtauskoppler zum Aussenden des Laserlichts vom Chip direkt zum Atom für verschiedene Wellenlängen benötigt, sodass die Atome in komplexen Konfigurationen angesteuert werden können.

Zentrale Fragen, die in der Masterarbeit bearbeitetet werden: Was ist zukünftig möglich auf einem solchen Atomchip? Wo sind Schwierigkeiten und Hausforderungen für die integrierte Photonik und ihre Herstellung? Das Ziel soll es sein, am Ende der Masterarbeit ein Design für einen Atomchip erstellt zu haben.

Aufgabenbeschreibung
Im Rahmen des Projektes werden mittels geometrischer Optik mögliche Chip-Konfigurationen untersucht und darauf aufbauend Wellenleiter und Auskoppler für Laserlicht auf einen integrierten Atomchip entwickelt. Für die optischen Simulationen wird einekommerzielle Software, z.B. Lumerical, verwendet.

Anforderungen 
Kenntnisse bzw. ein großes Interesse für Phython und/oder Matlab sowie grundlegendes Verständnis im Bereich der Optik sind erforderlich.

Kontakt: Steffen Sauer

Oberflächen können durch Aufbringen von Molekülen in ihren Eigenschaften modifiziert und für spezielle Anwendungen passend optimiert werden. Eine solche Funktionalisierung ist Ziel der hier ausgeschriebenen Masterarbeit. (Metall-)Phthalocyanin-Schichten mit verschiedenen Schichtdicken sollen auf GaN-Oberflächen abgeschieden und optisch charakterisiert werden. Das Fernziel sind Einzelphotonenemitter. Als Charakterisierungstechniken stehen Photolumineszenz-, Raman- und Kathodolumineszenzspektroskopie im Vordergrund. Die Morphologie der Oberfläche wird mit einem Rasterkraftmikroskop untersucht. Die Aufgaben der Masterarbeit umfassen unter anderem:

• Charakterisierung des GaN-Substrates mittels Photolumineszenz- und Kathodoluminesspektroskopie, Rasterkraftmikroskopie (AFM) und Raman-Spektroskopie
• Prozessierung der Phathalocyaninschichten auf GaN-Substrat
  • Abscheiden der Phthalocyaninschichten mittels Aufdampfen
  • Untersuchung des Einflusses der Aufdampftemperatur auf die gewachsenen Schichten und das Emissionsverhalten
• Optische Charakterisierung:
  • zeitintegrierte und -aufgelöste Photolumineszenz- und Kathodoluminesspektroskopie an verschiedener Phthalocyanin-Schichtdicken und Vergleich der Messergebnisse

Kontakt: Gunilla Harm

Master’s Thesis Opportunity in Hyperspectral Microscopy Imaging

Hyperspectral microscopy is an advanced imaging technique that captures images across different wavelengths, recording a spectrum of transmitted, reflected, or emitted light for each point in the sample. Unlike conventional microscopy methods, hyperspectral microscopy captures detailed spectral information of each pixel which can be used for further and more precise analysis of the sample

This project offers a unique opportunity to work on the development and optimization of hyperspectral microscopy devices and spectral analysis techniques to enhance the clarity, information, and specificity of sample images. You will be involved in research and developing of hardware and software for hyperspectral microscopy imaging. This project will gain your expertise in spectral imaging systems and data analysis algorithms which applicable to a wide range of fields such as biomedical imaging, material science, machine vision, and environmental monitoring.

Scope:

In this project, you will develop a hyperspectral microscopy imaging system for analyzing and evaluating both organic and inorganic samples. This involves the assembly of the optical components of the microscope and the development of image processing algorithms that enable preprocessing, analysis, and assessment of the scanned samples.

Applicant Requirements:

• Enrolled in a Master’s program in Physics, Electrical Engineering, Biomedical Engineering, Computer Science, Bioinformatics, or a related field.

• Skilled in image processing and data analysis – experience with hyperspectral or microscopy imaging.

• Proficient in programming languages commonly used in image analysis (e.g., Python, .Net, C#).

• Familiar with algorithm for image analysis.

• Strong analytical and problem-solving skills with attention to detail.

• Excellent communication skills for presenting findings and collaborating with the research team.

If you are interested for more details, please send an email to Agus Dharmawan (a.dharmawan(at)tu-braunschweig.de)