Optoelektronische neuromorphe Architekturen (C02)

• Fachliche Zuordnung: Experimentelle Physik der kondensierten Materie ; Optik, Quantenoptik und Physik der Atome, Moleküle und Plasmen
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 433682494

Wir entwickeln adaptive opto-elektronische Netzwerke für maschinelles Lernen in materio. In diesen wird Speicherfunktionalität mit Hilfe von Phasenwechselmaterialien (PCMs) realisiert. Indem lokale Feldverstärkung durch plasmonische Nanopartikel mit optischem und elektrischem Feedback kombiniert wird, soll das System lernfähig werden. In Einzel-Elektronen-Transistoren basierend auf Nanopartikeln sollen PCMs als Tunnelbarriere eingesetzt werden, die mit ultra-kurzen optischen Pulsen in Kombination mit elektrischem Feedback durch Hochfrequenz-Signale programmiert werden. Wir werden sowohl geordnete als auch ungeordnete Nanopartikel-Netzwerke untersuchen, die über Selbst-Assemblierung und Nanofertigung hergestellt werden. Unser langfristiges Ziel ist es Material-nahe Prozessoren zu implementieren, die miteinander kommunizieren und elektrische Sensorsignale analysieren, um dadurch Anwendungen im maschinellen Lernen zu ermöglichen.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1459: Intelligente Materie: Von responsiven zu adaptiven Nanosystemen
• Internationaler Bezug: Niederlande
• Antragstellende Institution: Universität Münster
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Rudolf Bratschitsch; Professor Dr. Wolfram Hans Peter Pernice; Professor Dr. Wilfred van der Wiel