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Veranstaltungen und Meldungen bei uns
7. NeuroSys Academy Seminar
PhD Rebecca Pelke präsentiert ihre Arbeit zu „Accuracy Estimation Tools for Executing Neuronal Networks on RRAM Crossbars“ am 03.06.2025
Digitalisierung im Rheinischen Revier
KI, neuromorphes Computing und Digitalisierung im Rheinischen Revier.
NeuroSys ist einer von 14 Zukunftsclustern, die das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen der Initiative Clusters4Future fördert. Ziel der Initiative ist es, Ideen, Wissen und Technologien aus exzellenter Forschung schnell und effizient in marktfähige Produkte, Prozesse und Dienstleistungen zu überführen.
Dafür unterstützt das BMFTR regionale Innovationsnetzwerke, in denen Partner aus Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft auf Basis wissenschaftlicher Spitzenleistungen zusammenarbeiten. Sie entwickeln nachhaltige Strukturen und setzen strategische Maßnahmen um, die den Wissens- und Technologietransfer gezielt vorantreiben. Die Zukunftscluster wirken so als Katalysatoren für technologische Durchbrüche und stärken den Innovationsstandort Deutschland nachhaltig. Jeder Cluster kann in bis zu drei Umsetzungsphasen von jeweils drei Jahren gefördert werden. Pro Phase stehen dafür bis zu 15 Millionen Euro zur Verfügung – insgesamt also bis zu 45 Millionen Euro über die gesamte Laufzeit.
NeuroSys wurde in der ersten Wettbewerbsrunde aus über 130 Einreichungen ausgewählt. Die Förderung der Phase I startete im Januar 2022. Der Cluster konzentriert sich auf den Aufbau eines marktorientierten Innovationsökosystems für neuromorphe Hardware – eine Schlüsseltechnologie für die energieeffiziente Nutzung von Künstlicher Intelligenz.
Clusters4Future
Die Innovationskraft regionaler Allianzen entfalten, um wissenschaftliche Exzellenz wirksam in Anwendungen zu überführen – das ist das Ziel der Clusters4Future-Initiative. Sie fördert dynamische Netzwerke aus Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft, die gemeinsam an Lösungen für die Herausforderungen von morgen arbeiten.
Unsere Projekte
Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung und Optimierung von Memristoren, neuartigen Bauelementen mit veränderlichen Widerständen, die durch elektrische Pulse eingestellt und gespeichert werden können. Diese Memristoren werden in integrierte Schaltkreise eingebettet, um neuromorphe Hardwaresysteme mit simultanem Rechnen und Speichern zu ermöglichen.
Neue 2D-Materialien werden aufgrund ihrer atomaren Dicke und ihres
Miniaturisierungspotenzials als potenzielle aktive Materialien für memristive
Komponenten erforscht. Ihre chemischen und strukturellen Eigenschaften,
insbesondere in den Bauelementen, können das Bauelementverhalten unter
elektrischen Vorspannungsbedingungen aufgrund mikroskopischer Mechanismen
erheblich beeinflussen. Das Projekt A2 strebt damit an, die Metrologie von
memristiven Materialien auf eine neue Stufe zu heben, um die präzise und lokale
Charakterisierung der Materialeigenschaften und Materialzusammensetzungen zu
ermöglichen.
Projekt B1 strebt die Realisierung neuromorpher Hardware mithilfe von integrierten photonischen Schaltkreisen an, in denen die Informationsübertragung mit Licht geschieht. Optische Übertragungssysteme ermöglichen extrem hohe Datenraten und eine substantielle Verkürzung von Latenzzeiten während der Signalübertragung. Demonstriert wird das neuromorphe Hardwaresystem in einem Siliziumphotonik-Chiplet, kombiniert mit Höchstfrequenzelektronik. Zusätzlich wird der Einsatz von vertikal-emittierenden Lasern (VCSEL) für co-packaged Optiken in KI-Zentern untersucht.
Projekt B2 fokussiert auf ein Bauteil, welches für extrem schnelle und energieeffiziente neuromorphe photonische Berechnungen wesentlich ist: elektro-optische Modulatoren. Dafür wollen wir in Projekt B2 einen neuartigen Graphen-basierten Modulator erforschen, dessen Abmessungen durch eine maximierte Licht-Materie-Interaktion minimiert werden können. Die neuen Modulatoren werden in einem sogenannten photonischen Tensorkern zur Vektor-Matrix-Multiplikation implementiert und für erste Demonstrationsexperimente eingesetzt. Black Semiconductor unterstützt als assoziierter Partner bei der Hochfrequenz-Charakterisierung der Modulatoren und ist an einer weiteren Verwertung dieser Bauteile interessiert.
Die langfristige Vision des Clusters NeuroSys ist die zukünftige technologische Unabhängigkeit Deutschlands und Europas auf dem Gebiet der Hardware für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz. Unser Ziel ist es, die wissenschaftlichen, technologischen und sozio-ökonomischen Grundlagen zu legen, um große Investitionen anzuziehen, die für den Aufbau einer Produktionslinie für KI-Hardware in der Region Aachen erforderlich sind. Mit unseren Zielen verfolgen wir die Vision einer der Europäischen Wertegemeinschaft verpflichteten Technologieentwicklung. Das Projekt C „Algorithm-Hardware Co-Design“ nimmt dabei eine integrative Rolle zwischen den stärker technologieorientierten Projekten A und B und den anwendungs- und transferorientierten Projekten D und E ein.
Projekt D hat das Ziel, Anwendungen des maschinellen Lernens effizient auf zukünftiger neuromorpher Hardware umzusetzen und deren optimale Nutzung aus Anwenderperspektive sicherzustellen. Im Fokus stehen speziell für neuromorphe Hardware entwickelte persistente Netzwerkarchitekturen, algorithmische Ansätze zur Komplexitätsreduktion und praxisorientierte Softwaretools. Praxisnahe Lösungen werden anhand vielfältiger Datenformate demonstriert, beispielsweise in medizinischen Systemen zur Verbesserung von Diagnostik und Therapie oder in Sprachtechnologieanwendungen. Der Technologietransfer wird durch enge Kooperationen mit Unternehmen gewährleistet, die Forschungsergebnisse in die Praxis überführen und zugleich Anforderungen aus der Anwendung in die Forschung einfließen lassen, um nachhaltige Innovationen zu fördern.
Projekt E vervollständigt die 7 ineinandergreifenden Projekte aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Die begleitenden Innovationsprozesse und die Geschäftsmodellentwicklungen werden analysiert, so dass ein langfristiger wirtschaftlicher Erfolg und ein gesellschaftlicher und moralischer Nutzen sichergestellt sind. Diese Art der Strategie setzt die Voraussetzungen für den späteren Transfer in die unternehmerische Praxis.