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BioMCross News

Best Paper in Electronics-Award auf der MOCAST

Herzlichen Glückwunsch an unser BioMCross-Team für die Auszeichnung mit dem Best Paper in Electronics-Award auf der MOCAST2022-Konferenz für ihre Veröffentlichung: „SPICE Compact Model for an Analog Switching Niobium Oxide Memristor“.

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News ROBCOMM

Leon Brackmann erhält den MemrisTec Young Researcher Award

Das MemrisTec-Board hat Leon Brackmann von der RWTH Aachen mit dem ersten MemrisTec Young Researcher Award für die beste Projektpräsentation während des MemrisTec 2022 Workshops ausgezeichnet.

„Der Gewinner zeigte hervorragende Präsentationsfähigkeiten. Er war prägnant und konnte zufriedenstellend auf die Fragen eingehen. Seine Forschung ist zeitgemäß und sehr nützlich für die breitere Gemeinschaft, und, was am wichtigsten ist, seine Ergebnisse können als Design-Richtlinien für reale Memristor-basierte Anwendungen verwendet werden.“

MemrisTec Board

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News

Machine Learning-Workshops in Schulen

Zur Steigerung des Interesse an MINT-Fachgebieten und dem kritischen Umgang mit Technologien wird MemrisTec zukünftig auch Workshops in Schulen durchführen und nicht nur am Girls’Day anbieten. Mit diesem praktischen Beitrag sollen insb. mehr Frauen für die Wissenschaft begeistert werden.

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MemTrap News

Artificial neurons go on moth hunt

Experts at TU Dresden are working on adaptive organic insect traps

Will adaptive „terminator“ sensors be able to stop all those insect infestations that otherwise destroy entire harvests in the near future? Optoelectronics and AI experts at the TUD are at least on the right track: in the „MemTrap“ (memory trap) project, they want to work together to build adaptive organic terminator chips that can distinguish „good“ from „bad“ insects and only catch the plagues. This was announced by Prof. Stefan Mannsfeld from the Centre for Advanced Electronics Dresden (cfaed). He is driving the project forward together with Prof. Frank Ellinger and Dr. Bahman K. Boroujeni from the Chair of Circuit Technology and Network Theory.

The researchers want to link neuromorphic adaptive circuits with shape recognition sensors. These chips will be set up in a similar way to fly traps. If an insect comes flying along, the intelligent trap recognises by its outline whether it is a dangerous Gracillariidae or an busy imme, for example – and then eliminates the „bad guys“ and keeps the „good guys“ flying. The latter is particularly important, as the number of insects that spread pollen and thus secure harvests decreases.

Such clever insect traps would have to be adaptive and efficient on the one hand, and very cheap and space-saving on the other. They should also only consume a few nanowatts of electrical energy so that they can establish themselves in orchards or agricultural fields. This is made possible by an innovation from the TUD: photonics experts from the cfaed and the „Dresden Integrated Center for Applied Physics and Photonic Materials“ (IAPP) have developed novel organic light storage devices in recent years. These „PinMOS“ memories are a combination of organic light-emitting diodes (OLEDs) and capacitors. Unlike classic computer chips, they can remember not only zeros and ones, but many different digits per cell. And this data can be read and written both by current and by light. In addition, circuits with such organic memory cells can also remember and then recognise patterns – for example, the different shapes of bees and moths.

This article was published in the Dresdner Universitätsjournal 07/2021 of 20 April 2021. The complete issue can be downloaded free of charge from the UJ’s online presence at https://tu-dresden.de/uj or here in pdf format.

Article by Heiko Weckbrodt

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MemTrap News

Künstliche Neuronen gehen auf Mottenjagd

Experten der TU Dresden arbeiten an lernfähigen organischen Insektenfallen


Heiko Weckbrodt

Können in naher Zukunft lernfähige »Terminator«-Sensoren all jene Insektenplagen stoppen, die sonst ganze Ernten vernichten? Optoelektroniker und KI-Experten der TUD sind da zumindest auf einer heißen Spur: Sie wollen im Projekt »MemTrap« (Speicherfalle) gemeinsam lernfähige organische Terminator- Chips bauen, die »gute« von »bösen « Insekten unterscheiden können und nur die Plagegeister fangen. Das hat Prof. Stefan Mannsfeld vom Zentrum für fortgeschrittene Elektronik Dresden (cfaed) mitgeteilt. Er treibt das Projekt gemeinsam mit Prof. Frank Ellinger und Dr. Bahman K. Boroujeni von der Professur für Schaltungstechnik und Netzwerktheorie voran.

Die Forscher wollen dafür neuromorphe lernfähige Schaltkreise mit Formerkennungs- Sensoren verknüpfen. Diese Chips werden ähnlich wie Fliegenfallen aufgestellt. Kommt ein Insekt dahergeflogen, erkennt die intelligente Falle an den Umrissen, ob da zum Beispiel eine gefährliche Miniermotte oder eine fleißige Imme Platz genommen hat – und eliminiert dann die »Bösen« und lässt die »Guten« weiterfliegen. Gerade letzteres ist auch besonders wichtig, da die Zahl jener Insekten sinkt, die Pollen verteilen und damit Ernten sichern.

Solche cleveren Insekten-Fallen müssten einerseits lern- und leistungsfähig, andererseits sehr preiswert und platzsparend sein. Auch dürften sie nur wenige Nanowatt elektrische Energie verbrauchen, damit sie sich auf Obstplantagen oder landwirtschaftlichen Feldern durchsetzen können. Möglich macht dies eine Innovation der TUD: Photoniker vom cfaed und vom »Dresden Integrated Center for Applied Physics and Photonic Materials« (IAPP) haben in den vergangenen Jahren neuartige organische Lichtspeicher entwickelt. Diese »PinMOS«-Speicher sind eine Kombination aus organischen Leuchtdioden (OLEDs) und Kondensatoren. Sie können sich – anders als klassische Computerchips – nicht nur Nullen und Einsen merken, sondern viele verschiedene Ziffern pro Zelle. Und diese Daten lassen sich sowohl durch Strom als auch durch Licht auslesen und schreiben. Zudem können sich Schaltkreise mit solchen organischen Speicherzellen auch Muster merken und dann erkennen – zum Beispiel eben die unterschiedlichen Formen von Bienen und Motten.

Die Insekten-Terminatoren sind Teil des DFG-Förderprogramms »MemrisTec « (Memristive Devices Toward Smart Technical Systems, siehe auch Seite 3 dieser UJ-Ausgabe).

Dieser Artikel ist im Dresdner Universitätsjournal 07/2021 vom 20. April 2021 erschienen. Die komplette Ausgabe ist im Online-Auftritt des UJ unter https://tu-dresden.de/uj oder hier im pdf-Format kostenlos downloadbar. Das UJ kann als gedruckte Zeitung oder als pdf-Datei bei doreen.liesch@tu-dresden.de bestellt werden.