NeuroSys: Impulse durch Anwendungen (Projekt D)

dc.contributor.authorLeibe, Bastian
dc.contributor.authorLeonhardt, Steffen
dc.contributor.authorSchlüter, Ralf
dc.contributor.authorSchmeink, Anke
dc.date.accessioned2025-09-30T14:25:27Z
dc.date.available2025-09-30T14:25:27Z
dc.date.issued2025-09-30
dc.description.abstractIm Zukunftscluster NeuroSys werden neuromorphe Prinzipien bei der Entwicklung neuartiger Algorithmen und neuartiger Bauelementeigenschaften angewandt. Die Verbindung dieser beiden Ansätze über die Entwurfsebene hat das Potential, die Erfolgsgeschichte der Halbleiterindustrie auf einem anderen Level fortzuschreiben. Hierzu sind zwei wesentliche Komponenten erforderlich. Einerseits das tiefgreifende Verständnis über die deutlich effizientere Funktionsweise des Gehirns und deren Übersetzung in technische reproduzierbare Rechenvorschriften. Andererseits die methodische Überwindung der Spaltung in Algorithmenentwicklung auf einer Softwarearchitektur und Bauelemententwicklung für eine Hardware-Architektur. Das Ziel von "NeuroSys: Projekt D" ist die Erforschung der Eigenschaften, Vorteile und Einschränkungen neuronaler Hardware (Technology Push) sowie deren optimaler Nutzung aus der Anwenderperspektive (Application Pull). Hierzu sollen die spezifischen Anforderungen unterschiedlicher Anwendungen anhand von vier repräsentativen Beispielen mit unterschiedlichen Anforderungsprofilen herausgearbeitet werden: D.1 Kamerabasierte Diagnostiksysteme für medizinische Anwendungen; D.2 Automatische Spracherkennungs- und Übersetzungssysteme; D.3 Semantische Videoanalysesysteme; D.4 Individualisierte Medizinische Controller. Allen vier Anwendungsbeispielen ist gemein, dass sie sich für den Einsatz in mobilen und handgeführten Geräten eignen, die besonders auf energieeffiziente Hardware angewiesen sind. Hierdurch kommen die Vorteile der in den anderen NeuroSys Teilprojekten entwickelten neuromorphen Hardwarekomponenten besonders zum Tragen, die leistungsstarke Rechenressourcen bei relativ geringem Energieverbrauch ermöglichen werden. Weiterhin dienen die hohen Anforderungen heutiger automatischer Spracherkennungs-, maschineller Übersetzungssysteme, und Bild- bzw. Videoverarbeitungsverfahren auf Basis maschinellen Lernens als prototypischer Benchmark für die zu entwickelnde neuromorphe Hardware.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/23603
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/22620
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, Lehrstuhl für Computer Vision (CVG)
dc.relation.affiliationRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik (MedIT)
dc.relation.affiliationRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, Lehrstuhl für Machine Learning und Reasoning (HLTPR)
dc.relation.affiliationRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, Lehrstuhl für Informationstheorie und Datenanalytik (INDA)
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc500
dc.subject.otherErforschung der Eigenschaften, Vorteile und Einschränkungen neuromorpher Hardwareger
dc.subject.otheroptimale Nutzung neuromorpher Hardware aus der Anwenderperspektiveger
dc.subject.otherkamerabasierte Diagnostikger
dc.subject.otherautomatische Sprachübersetzungger
dc.subject.othersemantische Videoanalyseger
dc.subject.otherindividualisierte medizinische Controllerger
dc.subject.sdg7
dc.subject.sdg8
dc.titleNeuroSys: Impulse durch Anwendungen (Projekt D)ger
dc.title.subtitleAbschlussbericht für das Projekt
dc.typeReport
dc.typeText
dcterms.event.date01.01.2022-31.12.2024
dcterms.extent34 Seiten
dtf.funding.funderBMFTR
dtf.funding.program03ZU1106DA
dtf.funding.verbundnummer01236037
tib.accessRightsopenAccess

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