MemDANCE

Analoges Dendritisches Computing mit Memristoren

Partner

Gordon_Pipa

Prof. Dr. Gordon Pipa

Neuroinformatik, Institut für Kognitionswissenschaft, Universität Osnabrück

John_Paul_Strachan

Prof. Dr. John Paul Strachan

Neuromorphic Compute Nodes (PGI-14), FZ Jülich

Outcome

Biologically Inspired Multi-Timescale Sequence Processing in Hybrid CMOS-Memristive Hardware

Ming-Jay Yang, Pascal Nieters, Johannes Hellwig, Dimitrios Spithouris; Regina Dittmann, Gordon Pipa, John Paul Strachan

32nd IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS), 17-19 November 2025

CMOS-Memristive Dendrite Architecture for Reliable Temporal Pattern Recognition

Ming-Jay Yang, et al

MEMRISYS 2025, Edinburgh, UK (Oral presentation)

CMOS-Memristive Analog In-Memory Computing for Efficient Sequence Processing

Ming-Jay Yang, Sebastian Siegel, Regina Dittmann, John Paul Strachan

Neuromorphic Symposium 2025, 24.-26.09.2025 in Paris, France (Invited oral presentation)

When firing rate falls short: spike synchrony reliably disentangles stimulus saliency and familiarity

Viktoria Zemliak, Gordon Pipa, Pascal Nieters

bioRxiv, 12.08.2025

Preprint

Projektbeschreibung

Dieses Projekt wird das Feld des Neuromorphen Computings in zwei Richtungen vorantreiben und verbessern. Erstens wird das Projekt Memristor basierte Hardware entwickeln um in rekurrenten Puls-gekoppelten Netzwerken durch den Einsatz von dendritischer Informationsverarbeitung eine extreme Energieeffizienz zu ermöglichen. Zweitens wird das Projekt die Performance rekurrenter Puls-gekoppelter Netze durch den Einsatz der dendritischen Informationsverarbeitung verbessern, indem es durch den Einsatz langer und adaptiver Zeitkonstanten ein effizientes und Fehler robustes enkodieren und dekodierenden über multiple Zeitskalen ermöglicht. Durch die Kombination dieser beiden Alleinstellungsmerkmale des Projektes schafft das Projekt die Basis für eine neue extrem Energie effiziente Technologie auf der Basis von Memristoren die in zukünftigen Edge Devices und als neuromorpher künstlicher Intelligenz zum Einsatz kommen kann.

Weitere Projektmitarbeitende

Ming-Jay_Yang

Dr. Ming-Jay Yang

Neuromorphic Compute Nodes (PGI-14), FZ Jülich

Viktoria Zemliak

Viktoria Zemliak

Neuromorphic Compute Nodes (PGI-14), FZ Jülich

Hanna Willkomm

Hanna Willkomm

Neuroinformatik, Institut für Kognitionswissenschaft, Universität Osnabrück