Erfolg für PGI: Förderung für fünf Projekte im DFG-Schwerpunktprogramm „Memristive Devices Toward Smart Technical Systems“
Fünf Forschungsprojekte mit Beteiligung des Peter Grünberg Instituts erhalten eine Förderung der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) innerhalb des DFG-Schwerpunktprogramms SPP2262 „Memristive Devices Toward Smart Technical Systems“. „Im Rahmen der Projekte werden wir in Kooperation mit anderen Forschungseinrichtungen memristive Bauelemente für den Einsatz in neuartigen energieeffizienten Rechnerstrukturen und für intelligente Sensoranwendungen für das zukünftige Internet der Dinge entwickeln“, berichtet Dr. Stephan Menzel, Nachwuchsforscher am PGI-Institutsbereiche „Elektronische Materialien“ (PGI-7), der an vier der fünf erfolgreichen Projektanträge beteiligt ist. Die Förderung umfasst ca. 1,2 Mio. Euro für eine Laufzeit von drei Jahren. „Die Projekte werden in enger Zusammenarbeit mit dem 2019 gestarteten Strukturwandelprojekt „Neuro-inspirierte Technologien der künstlichen Intelligenz für die Elektronik der Zukunft“ (NEUROTEC) durchgeführt, was die personelle Schlagkraft aller Projekte zusätzlich erhöht und die deutschlandweite Vernetzung stärkt“, freut sich Rainer Waser, Direktor an den beteiligten PGI-Institutsbereichen PGI-7 und „Green IT“ (PGI-10) sowie am ebenfalls beteiligten Institut für Werkstoffe der Elektrotechnik II (IWE 2) der RWTH Aachen.
Im Projekt “Memristive Time difference encoder (MemTDE)” arbeiten die Partner des PGI-7 und des 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.
Weitere Informationen:
Informationen der DFG zum Programme “Memristive Devices Toward Smart Technical Systems” (SPP 2262)