Zwei neue PGI-Direktoren für Neuromorphes Computing

23. August 2021

Das Neuromorphe Computing in Jülich bekommt internationale Verstärkung: Prof. John Paul Strachan und Prof. Emre Neftci sind im Juli am Peter Grünberg Institut als neue Direktoren gestartet. Strachan leitet den neuen Institutsbereich „Neuromorphic Compute Nodes“ (PGI-14), Neftci das PGI-15 „Neuromorphic Software Eco System“.

Neuromorphe Hardware: Prof. John Paul Strachan

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Prof. John Paul Strachan, Direktor des neuen PGI-14
Forschungszentrum Jülich, R.-U. Limbach

Prof. Strachan will in Jülich am PGI-14 neuromorphe Hardwaresysteme entwickeln – und in Zusammenarbeit mit anderen Jülicher Institutsbereichen ständig weiterentwickeln.

Der in Costa Rica geborene und größtenteils in den USA aufgewachsene Physiker und Computer-Ingenieur forschte zuletzt bei Hewlett Packard Labs im Silicon Valley an innovativer Hardware, die neuronalen Netzwerken ähnelt.

Die von ihm dort geleitete Forschungsgruppe prägte unter anderem den Begriff der „memristiven Elemente“ – einer Materialgruppe, die für neuromorphe Rechnersysteme hochinteressant ist.

Weitere Informationen (engl.):

www.fz-juelich.de/pgi/PGI-14








Neuromorphe Software: Prof. Emre Neftci

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Prof. Emre Neftci, Direktor des neuen PGI-15
Forschungszentrum Jülich, R.-U. Limbach

Prof. Neftci entwickelt am PGI-15 spezielle Algorithmen für neuromorphe Rechnersysteme.

Der im US-amerikanischen New Jersey geborene und in Genf in der Schweiz aufgewachsene Physiker forschte zuletzt an der ETH Zürich im renommierten Institut für Neuroinformatik und der Universität im kalifornischen Irvine.

Neftci will etwa herausfinden, wie sich Millionen von künstlichen Neuronen in einem Netzwerk effizient miteinander verschalten lassen.

Weitere Informationen (engl.):

www.fz-juelich.de/pgi/PGI-15

Was ist Neuromorphes Computing?

Neuromorphe Computer sollen nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns rechnen. Dazu wird eine riesige Anzahl künstlicher Synapsen zusammengeschaltet, die Daten gleichzeitigverarbeiten und speichern können. Eine solche Netzwerk-Architektur spiegelt die selbstlernende und selbstorganisierende Art des menschlichen Denkorgans wider.

Letzte Änderung: 16.09.2024