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News zum MScTI

Aktuelles: Schließung der Vertiefung 'Biorobotics'

Leider werden die Professoren L. Masia und D. Häufle das ZITI zum kommenden Wintersemester verlassen. Ihre Forschung im Bereich 'Biorobotics' wird daher nicht mehr stattfinden und die Lehre in der zugehörigen Vertiefungsrichtung kann nicht mehr zuverlässig geleistet werden. Die Vertiefung 'Biorobotics' im MScTI muss daher leider ab sofort geschlossen werden.

Für unsere aktuellen Studierenden in diesem Bereich suchen wir nach Lösungen, wie sie ihr Studium so gut wie möglich zu Ende bringen können. Neue Bewerberinnen und Bewerber, die speziell an dieser Vertiefung interessiert waren, müssen nach Alternativen suchen.

ZITI Kolloquium

When & Where: Monday, 29.7., 4:15 pm, room U014 of OMZ (INF 350, floor -1)

Title: Efficient Hardware for Neural Networks
Speaker: Prof. Dr. Grace Li Zhang (TU Darmstadt)

Abstract: The last decade has witnessed significant breakthroughs of deep neural networks (DNNs) in many fields. These breakthroughs have been achieved at extremely high computation and memory cost. Accordingly, the increasing complexity of DNNs has led to a quest for efficient hardware platforms. In this talk, class-aware pruning is first presented to reduce the number of multiply-and-accumulate (MAC) operations in DNNs. Class-exclusion early-exit is then examined to reveal the target class before the last layer is reached. To accelerate DNNs, digital accelerators such as systolic array from Google can be used. Such an accelerator is composed of an array of processing elements to efficiently execute MAC operations in parallel. However, such accelerators suffer from high energy consumption. To reduce energy consumption of MAC operations, we select quantized weight values with good power and timing characteristics. To reduce energy consumption incurred by data movement, logic design of neural networks is presented. In the end, on-going research topics and future research plan will be summarized.

Bio: Grace Li Zhang received the Dr.-Ing. degree from the Technical University of Munich (TUM), in 2018. She joined TU Darmstadt in 2022 as a Tenure Track Assistant Professor. She leads the Hardware for Artificial Intelligence Group. Her research focuses on efficient hardware acceleration for AI algorithms and systems, AI computing with emerging devices, e.g., RRAM and optical components, circuit and system design methodologies for AI, explainability of AI and neuromorphic computing.

As usual, there will be snacks and drinks after the talk.

Anstehende Master Kolloquien

30.7.2024 - Arne Hegel (14:00, Mannheim Institute for Intelligent Systems in Medicine, Theodor-Kutzer-Ufer 1-3 │ Haus 8 | Ebene 2, 68167 Mannheim, Raum 9): FBG-basierter optischer Kraftsensor am distalen Ende eines Glasfaser-Führungsdrahtes zur Verbesserung ferngesteuerter Katheterisierungssysteme

Die interventionelle Kardiologie ermöglicht die Durchführung von Untersuchungen und Behandlungen am Herzen mittels Katheter und Führungsdraht. Allerdings sind diese Verfahren mit gewissen Nachteilen verbunden, zu denen muskuloskelettale, strahlenbedingte und kontrastmittelinduzierte Gesundheitsrisiken sowie das Fehlen taktiler Rückmeldung beim Vorschub des Führungsdrahtes zählen. Ein Führungsdraht mit distalem Kraftsensor kann einige der genannten Nachteile kompensieren, insbesondere in Kombination mit einem ferngesteuerten Katheterisierungssystem. Somit ist es dem medizinischem Personal möglich, außerhalb der gesundheitsschädlichen Strahlung des Fluoroskops zu operieren und zusätzliche taktile Informationen zu erhalten. Im Rahmen dieser Arbeit wurden drei unterschiedliche Faser-Bragg-Gitter (FBG)-basierte optische Kraftsensoren am distalen Ende von Glasfaser-Führungsdrähten entwickelt, kalibriert, evaluiert und getestet. Es konnte festgestellt werden, dass alle drei Sensoren temperaturkompensierte Kraftmessung ermöglichen. Die besten Resultate wurden mit dem Sensor erzielt, bei dem ein FBG lediglich auf Temperaturänderungen reagiert und daher ausschließlich der Temperaturkompensation des anderen FBG dient. Der Sensor weist einen äußeren Durchmesser von 3 mm, eine Sensitivität von -0,998 nm/N, einen Linearitätsfehler von 3,3% sowie eine Auflösung von 0,01 N auf und ist Magnetresonanztomographie (MRT)-kompatibel. Die Resultate belegen, dass die Führungsdrähte mit distalen Kraftsensoren als potenzielle Medizinprodukte und Bestandteil eines ferngesteuerten Katheterisierungssystems geeignet sind.

31.7.2024 - Jonathan Klamroth (14:00, INF368, Raum: 524): Design and characterization of two low-power memories and design of a leakage current compensation circuit for the readout ASIC of the XIDyn X-ray pixel detector

With the demands of the latest synchrotron light sources like the ESRF-EBS, the detectors also need to improve. The XIDyn detector aims to meet those requirements for X-ray diffraction experiments. Because of the targeted photon energy range, unusual sensor materials have to be used which require the readout ASIC to dynamically compensate the leakage current. To provide high flexibility in the usage of the detector, it needs a small memory for each pixel. The memory has very special requirements regarding timing, power and crosstalk and thus needs a custom design. This work presents an automatic leakage current compensation circuit (LCC) as well as two custom-made low-power memories and their characterizations. A test structure to measure the leakage of different capacitances required for the LCC is also included. The functionality of all presented circuits is verified using simulations. The LCC meets its requirements at least at low compensation currents and the memories provide feasible timing requirements to the digital logic of the readout ASIC. A test chip with the LCC, the test structure and one memory has been submitted. It may be used in future research to verify the functionality and performance of the circuits on real hardware.

Fördermöglichkeiten für Studierende

Das ZITI bietet interessierten Studierenden finanzielle Unterstützung z.B. für Reisen zu Wettbewerben oder für eigene kleinere Projekte an. Weitere Infos finden Sie auf der verlinkten Seite.

ZITI Förderprogramme

Ältere News

Die Einführungsveranstaltung für das Sommersemester 2024 fand am 15.4.2024 statt. Der neu angeschaffte Grill hat bei der anschließenden 'Thesis Fair' trotz des starken Windes gut funktioniert! Danke an alle Helferinnen und Helfer!
Die Einführungsveranstaltung für unsere neuen Studierende des MScTI für das Wintersemester 2023/2024 fand am 16.10.2023 statt. Im Anschluss haben sich die Arbeitsgruppen mit Postern und Infos vorgestellt und auch Themen für Masterarbeiten präsentiert. Dazu waren insbesondere unsere aktuellen Studierenden herzlich eingeladen. Bei kühlem, aber klarem Wetter gab es Getränke und Grillgut. So konnten die neuen Studierenden mit den aktuellen Studierenden ins Gespräch kommen!
Die Einführungsveranstaltung für neue Studierende des MScTI für das Sommersemester 2023 fand am 17.04.2023 statt.

Vergangene Master Kolloquien

12.4.2024 - Gennadiy Knis: Automatic Generation of Physical Constrains for Implementing FPGAs and Their Optimization
2.2.2024 - Matthias Musch: Exergame using a Hybrid Control Strategy merging Exosuit and Functional Electrical Stimulation
21.12.2023 - Adil Omari: Entwurf eines Digital- Analog-Wandlers unter Verwendung von Stromdivision
15.12.2023 - Matthias Musch: Implementation and Optimization of a Modern FPGA Fabric with Open Source Tools
12.12.2023 - Ibrahima Kouruma: Design and development of a portable sensory system for biomechanical evaluation and motion-intention detection for lower-limb exoskeletons
5.12.2023 - Lisa Kuhn: Scalability of Bayesian Neural Network Inference Methods for Real-World Tasks
31.10.2023 - Tristan Strahler: Design of Electronic Interfaces and Test Infrastructure for a Novel Integrated Photonics Tensor Core
18.10.2023 - Eric Kern: Optimized Calibration for Analog Computations Targeting Deep Neural Networks on the Example of BrainScaleS-2
12.10.2023 - Vimala Bauer: A Deeply Threaded RISC-V Many-Core for FPGAs
25.09.2023 - Falk Selker: Optimisation of an Approximation Based Approach to Bayesian Neural Networks with TVM on Embedded Hardware
15.09.2023 - Klaus Fritz Breuer: Flex PCB Design for a Soft ExoGlove for Grasping Assistance
22.08.2023 - Patrick Szegedi: Design einer 60 V on-chip Ladungspumpe und eines Spannungsreglers zur Versorgung von SiPM Sensoren
04.08.2023 - Christian Alles: On the Performance of Butterfly Approximations on the Graphcore IPU
22.06.2023 - Daniel Barley: Reducing the state of large-scale MLPS by compressing the backward pass