Innovationszentrum Prof. Dr.-Ing. habil. Christian Mayr

Neuromorphe Systeme

Das Innovationszentrum Neuromorphe Systeme fokussiert sich auf die Entwicklung von energieeffizienten Systems-on-Chip (SoC) für Anwendungen in der künstlichen Intelligenz, Gehirnsimulation und Neuroprothetik. Im Mittelpunkt stehen bio-inspirierte Schaltungskonzepte und die Integration neuronaler Netzwerke in CMOS-Technologien.

Porträtfoto von Prof. Christian Mayr

LEITUNG

Prof. Dr.-Ing. habil. Christian Mayr

Technische Universität Dresden
Institut für Grundlagen der Elektrotechnik und Elektronik
Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik
Helmholtzstraße 10
01069 Dresden

Telefon +49 351 463 42392
E-Mail christian.mayr@tu-dresden.de

Kurzvita

Werdegang und berufliche Stationen:

  • Seit 2015: Leitung der Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik an der TU Dresden
  • Forschungsaufenthalt am Institut für Neuroinformatik der Universität und ETH Zürich (2013–2015)
  • Habilitation an der Technischen Universität Dresden (2012)
  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik, Promotion zum Dr.-Ing. (2008)
  • Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik an der Technischen Universität Dresden, Abschluss als Dipl.-Ing. (2003)

Forschung und Entwicklung

  • Entwicklung des weltweit ersten neuromorphen Systems-on-Chip in einer 28nm CMOS Technologie
  • Entwicklung von Mixed-Signal-Schnittstellen für Brain-Machine Interfaces
  • Modellierung und IC-Design für synaptische Plastizität und Lernen
  • Entwicklung der zweiten Generation der SpiNNaker-Plattform zur Gehirnsimulation und künstlichen Intelligenz

Expertise

  • Bio-inspirierte IC-Systeme
  • Biologisch-inspirierte Künstliche Intelligenz und Brain-Computer-Schnittstellen
  • Mixed-Signal VLSI-Entwurf
  • Neuromorphe Datenverarbeitung


Referenzprojekte

  • Software für die Mensch-Roboter Interaktion
  • Untersuchung zur Anwendbarkeit eines UCIe Kommunikationsstandards für KI-Chiplet-Systeme
  • Konzeptionelle Untersuchungen zur Analyse von Trace- Daten mit KI- Methoden
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