KIP-Veröffentlichungen

BrainScaleS-2 ist eine analoge Plattform fur Neuromorphes Rechnen, die gegenwartig von der Electronic Vision(s) Gruppe in Heidelberg entwickelt wird. In ahnlicherWeise wie das menschliche Gehirn verwendet der Forschungsansatz hinter dieser Technologie gepulste neuronale Netze fur die Informationsverarbeitung. Eine Einfuhrung in dieses Thema wird mit einer Versuchsreihe im Rahmen des Fortgeschrittenen-Praktikums angeboten. Da diese gegenwartig auf einem deutlich alterem neuromorphen Chip ausgefuhrt wird, hat sich die Bachelorarbeit zum Ziel gesetzt, die bestehenden Aufgaben auf BrainScaleS-2 zu migrieren. Die mit einer neuen Hardware verbundenen Anderungen der technischen Einzelheiten machen es notwendig, den Programmcode der Experimente entsprechend anzupassen. Die Bachelorarbeit wertet die gewonnenen Ergebnisse aus, um sicherzustellen, dass der Zweck jeder Aufgabe nach der Migration erhalten werden konnte. Mit der Motivation eine praxisnahere Anwendung zu demonstrieren, wurde ein Sudoku-Loser erstellt und in Form einer neuen Aufgabe eingfuhrt. Die Funktionsweise des zugehorigen neuronalen Netzes wird erklart und ausgewertet.

BrainScaleS-2 is an analog neuromorphic computing platform currently developed by the Electronic Vision(s) group in Heidelberg. The research approach behind this technology uses spiking neural networks for information processing in a similar way to the human brain. An introduction to this topic is provided by a series of experiments in the framework of the advanced lab course for physics. Since those are currently performed on a considerably older neuromorphic chip, the thesis aimed to migrate the existing experiments onto BrainScaleS-2. Given the modied specications resulting from a new hardware, it was necessary to adapt the experiment code accordingly. The thesis evaluates the obtained results ensuring that the intended purpose of every task could be sustained after the migration. Motivated by demonstrating a more practical application, a new task introducing a sudoku solver was designed. The functionality of the corresponding neural network is explained and evaluated.