Gruppenleitung

AG Neuromorphic Behaving Systems

Die Forschungsgruppe Neuromorphic Behaving Systems unter Leitung von Prof. Dr. Elisabetta Chicca wurde im August 2011 am Exzellenzcluster Kognitive Interaktionstechnologie CITEC (EXC 277) und an der Technischen Fakultät der Universität Bielefeld gegründet.

Unser Ziel ist es die Grundlagen neuronaler Berechnungen zu identifizieren und diese in vollständig parallelen, neuromorphen, 'very large scale integration' (VLSI) Systemen mit geringem Stromverbrauch zu implementieren. Diese Systeme bieten die Möglichkeit die Limitierung von traditionellen digitalen Architekturen zu übertreffen. Dabei entwickeln wir rekurrente, neuronale Netzwerke mit lernfähigen Synapsen und biologisch inspirierte Sensorik-Systeme in Silizium, die es uns ermöglichen die aktuellen Erkenntnisse über Lernen und kortikale Berechnungen zu validieren.

Dabei konzentrieren wir uns hauptsächlich auf zwei Forschungszweige: (i) Neuromorphe Systeme und Theorien für Berechnungen, die vom Gehirn inspiriert sind (Lernen, kortikal inspirierte Strukturen); (ii) Neuromorphe Sensorik und Steuerung.

Die Forschung im Bereich der neuromorphen Systeme und Theorien für Berechnungen, die vom Gehirn inspiriert sind richtet dabei ihr Augenmerk auf die Erforschung von Algorithmen und Hardware Implementierungen für Echtzeit-Lernsysteme und neuronale Strukturen. Wir arbeiten hierbei nicht nur mit klassischen neuromorphen Ansätzen (Design von neuartigen Schaltkreisen und Strukturen), sondern entwickeln auch neue Technologien (Integration von neuen nano-elektronischen „memristiven“ Bauteilen).

Innerhalb der Forschungsarbeit an neuromorpher Sensorik und Steuerung entwickeln wir neuromorphe elektronische Schaltkreise um kompakte, autonome Sensorik und Sensor-Motor Systeme zu bauen. Diese Systeme sind darauf spezialisiert mit der Umwelt zu interagieren und spezifische realitätsnahe Aufgaben zu lösen. Dabei arbeiten wir eng mit Neurowissenschaftlern am CITEC zusammen, um durch diesen interdisziplinären Ansatz Grundlagenforschung mit angewandten Neurotechnologien zu verbinden.