Über
Das Projekt „Neuromorphic Cognitive Localization and Mapping“ (CLAM), gefördert von der VolkswagenStiftung, zielt auf eine neue Klasse neuromorpher Systeme ab, die vom Navigationssystem des Gehirns inspiriert sind. Ziel ist es, durch die Bildung kognitiver Karten und einen neuro-symbolischen Ansatz eine bessere Generalisierung zu erreichen als mit heutigen KI-Methoden. Dieser Ansatz nutzt eine spärliche, gehirninspirierte „hyperdimensionale“ Kodierung, die die Geometrie der Welt abbildet und gleichzeitig die Topologie der Hardware berücksichtigt.
Ich freue mich immer über Studenten, die ein Praktikum oder ein Abschlussprojekt suchen (minimal 3 Monate). Hier ist eine Übersicht der aktuellen Projekte, sprecht mich aber gerne für individuelle Projektideen an.
Forschungsthemen
Wir verbinden Neuromorphes Rechnen, Theoretische Neurowissenschaften und Neuro-KI. Das Projekt "Neuromorphic Cognitive Localization and Mapping" erforscht Navigation und räumliche Gedächtnisbildung in neuromorphen KI-Systemen und im Navigationssystem des Gehirns, im Entorhinalen Kortex und dem Hippocampus.
CLAM-Projekt (Cognitive Localization and Mapping)
Wie baut das Gehirn kognitive Karten auf, also interne Modelle, die sowohl räumliche Positionen als auch verhaltensrelevante abstrakte Beziehungen repräsentieren? Dies ist eine grundlegende Frage an der Schnittstelle zwischen Neurowissenschaften und Künstlicher Intelligenz. Im Gegensatz zu aktuellen KI-Systemen, die riesige Mengen an Trainingsdaten benötigen, können biologische Gehirne aus begrenzten Erfahrungen Strukturen abstrahieren. Diese Fähigkeit zur Abstraktion und Kartenbildung ist entscheidend für intelligentes Verhalten, da sie die einfache Integration neuen Wissens (kontinuierliches Lernen) und die aufgabenunabhängige Nutzung von Wissen (Transferlernen) ermöglicht. Die Nutzung von Geometrie der in der Repräsentation der Karten ermöglicht Generalisierung und Analogieschlüsse.
Eine wichtige Hirnregion für die Kartenbildung ist der entorhino-hippocampale Komplex – das Navigationssystem des Gehirns. Obwohl er zu den am besten verstandenen Hirnregionen gehört, konnten seine Rechenprinzipien bisher nicht in skalierbare Modelle für KI umgesetzt werden, vermutlich weil die richtige Abstraktionsebene fehlt.
Das CLAM-Projekt (Cognitive Localization and Mapping) versucht diese Lücke zu schließen, indem es Erkenntnisse aus dem Navigationssystem des Gehirns mit hyperdimensionalem Computing (HDC) kombiniert – einem theoretischen Modell, das robuste und effiziente kognitive Operationen in Hardware ermöglicht. Es erleichtert die gemeinsame Entwicklung von Hardware und Algorithmen (co-design) und nutzt die entscheidenden Merkmale neuromorpher Hardware: massive Parallelität, In-Memory-Computing und ereignisbasierte Verarbeitung. Gleichzeitig ist es robust gegenüber Rauschen und Variabilität in der Chipproduktion.
Indem das CLAM-Projekt KI-Architekturen auf biologisch inspirierten Prinzipien (NeuroKI) aufbaut, leistet es einen doppelten Beitrag: Es bietet ein praktisches Testfeld für Theorien der kognitiven Kartenbildung in den Neurowissenschaften und ebnet den Weg zu nachhaltigen KI-Technologien, die nicht allein auf immer mehr Rechenressourcen angewiesen sind.
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Publikationen
Letzte Änderung: 21.05.2025