Neuromorphes Computing

 

DFG Förderung für "Memristive Devices Toward Smart Technical Systems"

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert ihm Rahmen des Schwerpunktprogramms „Memristive Devices Toward Smart Technical Systems“ fünf Projekte unter Beteiligung von Mitgliedern der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der RWTH Aachen. Vier davon sind Projekte am Lehrstuhl von Prof. Rainer Waser Institut für Werkstoffe der Elektrotechnik II bzw. dem Peter Grünberg Institut des Forschungszentrum Jülich gefördert. Ein weiteres Projekt wurde im Lehr- und Forschungsgebiet von Prof. Regina Dittmann „Technologie der Oxidelektronik“ ebenfalls am Peter Grünberg Institut bewilligt.


Die Förderhöhe der fünf Jülich-Aachener Projekte beläuft sich auf ca. 1,2 Mio EURO für die Laufzeit des Schwerpunktprogramms von 3 Jahren. Im Rahmen der unterschiedlichen Projekte wird die Fakultät 6 in Kooperation mit anderen Forschungseinrichtungen wie der TU Dresden, der TU Chemnitz, dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT), des Helmholtz-Zentrums Berlin, der TU Berlin und des NMI – Naturwissenschaftliches und Medizinisches Institut – an der Universität Tübingen und des Groningen Cognitive Systems and Materials Center (CogniGron) memristive Bauelemente für den Einsatz in neuartigen energie-effizienten Rechnerstrukturen oder für intelligente Sensoranwendungen für das zukünftige Internet der Dinge entwickeln.

Zu den Projekten:

Im Projekt “Memristive Time difference encoder (MemTDE)” die Gruppe von Frau Dittmann und das Groningen Cognitive Systems and Materials Center (CogniGron) an der Entwicklung einer memristorbasierten intelligenten Elektronik zur Verarbeitung von Sensorsignalen für das Internet der Dinge. Diese soll die gesammelten Informationen vor Ort verarbeiten, anstatt sie mit viel Energieaufwand drahtlos zu übermitteln.

Im Projekt „Hybrid MEMristor-CMOS Micro Electrode Array bio-sensing platform (MEMMEA)” streben die Partner des PGI-7, des Helmholtz-Zentrums Berlin, der TU Berlin und des NMI – Naturwissenschaftliches und Medizinisches Institut – an der Universität Tübingen die Entwicklung von Sensoren an, die die Aktivität biologischer Neuronen direkt aufzeichnen können. Diese auf Memristor-CMOS-Hybridschaltungen basierenden Sensoren ermöglichen eine direkte On-Chip-Signalverarbeitung und eröffnen ein neues Feld der biologischen Signalverarbeitung.

Im Projekt „Domino Processing Unit: Towards Novel High Efficient In-Memory-Computing (MemDPU)” arbeiten die Partner des PGI-7 und der Technischen Universität Chemnitz an einem neuartigen Rechenwerk, der Domino Processing Unit (DPU). Im Gegensatz zum herkömmlichen von-Neumann-Architektur-Rechenwerk ermöglicht diese DPU das Rechnen direkt im Speicher. Mit der DPU wird der hohe Energieverbrauch durch die Kommunikation zwischen Speicher und Rechenwerk eingespart.

Im Projekt “Universal Memcomputing in Hardware Realizations of Memristor Cellular Nonlinear Networks (Mem2CNN)” verfolgen die Partner des PGI-10, PGI-7 und der TU Dresden die Entwicklung von memristiven zellulären neuronalen Netzwerken. Diese Netzwerke ermöglichen, Videosignale, zum Beispiel in Form von Kantenerkennung für die Musterkennung, direkt zu verarbeiten. Dadurch könnten visuelle Daten in Echtzeit verarbeitet werden.

Im Projekt „Robust Compute-in Memory using Memristors : ROBCOMM“ arbeiten die Partner des IWE 2, PGI-7 und Karlsruher Institut of Technology (KIT) an der Entwicklung zuverlässiger, effizienter Schaltungen basierend auf memristiven Bauelementen, die eine Computation-in-Memory(CIM)-Architektur ermöglichen. Die CIM-Architektur ermöglicht, komplexe Rechenoperation, wie Vektor-Matrix-Operationen, effizient durchzuführen oder große Gleichungssysteme direkt zu lösen.

17.09.2020