Forschungsbericht 2016
Memristive Bauelemente für neuronale Systeme
Das Ziel der Forschergruppe ist es, die neuronale Informationsverarbeitung im trisynaptischen Schaltkreis des Hippocampus auf der Basis memristiver Bauelemente technisch zu realisieren.Im Fokus der Forschergruppe steht die Übertragung der neuronalen, synaptischen Plastizität in eine analoge Schaltungstechnik auf der Basis nanoelektronischer, memristiver Bauelemente. Die Herausforderung besteht darin, die Informationsverarbeitung, insbesondere der spike-time-dependent-plasticity (STDP), mit hierfür geeigneten memristiven Bauelementen zu verbinden und dabei die neurobiologische Systemkomponente gleichermaßen in der Schaltungsarchitektur zu berücksichtigen. Implizite und explizite Lernprozesse sollen so technisch nachgebildet werden. Das Fernziel definiert die Forschergruppe in der Umsetzung von Funktionsabläufen des trisynaptischen Schaltkreises im Hippocampus, der das zentrale Hirnareal für Gedächtnis und Lernen repräsentiert. Insbesondere sollen der Frage nachgegangen werden, inwieweit die neurologischen Konzepte kognitiver Karten und Ortszellen auf eine analoge Schaltungsarchitektur übertragen werden können. Die Forschergruppe soll dieses ambitionierte Ziel durch ein aufgespanntes Netz mit komplementär aufgestellten Expertisen fokussiert bearbeiten. Besondere Merkmale der Forschergruppe:<>· Formierungsfreie, memristive quantenmechanische Tunnelkontakte, die nicht auf Filamentbildung beruhen (hochohmig und dissipationsarm) <>· Si-basierte EEPROM-Zellen mit memristiven Eigenschaften <>· Laterale Bauelementestrukturen für hohe Integrationsdichten und drei-dimensionale, neuromorphe Schaltkreise <>· Einsatz von in-situ Grenzflächenanalysen zur Korrelation der elektrischen, elektronischen und strukturellen Eigenschaften der Bauelemente <>· Effiziente Extraktion der wesentlichen memristiven Eigenschaften und Schaltungen über Hardware - und Software Emulatoren und numerische Simulation. <>· Entwicklung elektronischer Neurotransmitter <>· Schaltungsarchitektur ohne Trennung zwischen Informationsspeicherung und -verarbeitung. (Wetware) <>· Entwicklung einer RDCA (Random Device and Circuit Architecture), die ein Lernen ohne Lehrer erlaubt, einschließlich einer Skinner-Box für neuronale Schaltungen. <>· Übertragung der Prinzipien von Ortszellen und kognitiver Karten in elektronische Schaltungen. Die erfolgreiche Realisierung der neuronalen Informationsverarbeitung mit Hilfe memristiver, nanoelektronischer Bauelemente wird vielfältige Möglichkeiten im Bereich der neuromorphen Schaltungstechnik eröffnen. Selbstadaptierende Systeme mit einer Parallelarchitektur bei gleichzeitig extrem geringer Energiedissipation sind vorstellbar. Mögliche Anwendungen memristiver, neuromorpher Schaltungen sind z. B. die visuelle Mustererkennung, die auditive Echtzeitsignalverarbeitung, autonome Roboter, intelligente Maschinen und Green IT. Diese Schaltungsarchitektur könnte den Grundstein für einen Paradigmenwechsel in der Informationstechnik legen. Nanoelektronik, Systemtheorie und Neurowissenschaften bilden die Grundpfeiler der interdisziplinär aufgestellten Forschergruppe. Die Forschergruppe besitzt ausgewiesene Expertisen in der Materialwissenschaft, Grenzflächenanalytik, Bauelementeherstellung, Schaltungstechnik, Systemtheorie und der Neurologie.Implizit im Sinne von nicht verbal erklärbaren Lernprozessen
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