EuI-Info Nr. 33

BMBF-Zukunftscluster der TU Dresden entwickeln Forschungsstrategien

Zwei Projekte an denen Wissenschaftler der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik beteiligt sind, gehören zu den 16 von 137 Projekten, welche bundesweit im Ideenwettbewerb des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) „Clusters4Future“ weitergekommen sind. In Mai 2020 sind sie in die Konzeptionsphase gestartet. Professor Frank Ellinger von der Professur für Schaltungstechnik und Netzwerktheorie koordiniert das 6G-Zukunftscluster, eine Forschungs-, Innovations-, und Kooperationsplattform für die sechste Generation der drahtlosen Informationstechnik (6G) in der Region um Dresden. Professor Andreas Richter von der Professur für Mikrosystemtechnik ist im Zukunftscluster smart4life eingebunden, welches mit intelligenten Materialien und organischer Elektronik innovative Anwendungen für den Gesundheitsbereich entwickeln will. Die Konzepte werden im November 2020 als Vollantrag eingereicht und von einer Expertenjury bewertet. Bis zu sieben zukünftige Cluster sollen dann ab 2021 mit insgesamt bis zu 450 Millionen Euro gefördert werden. Weitere Informationen

Ein wichtiger Schritt zum Neuromorphen Rechnen: richtungswei­sende Arbeit aus Dresden

Forscher der Professur für Grundlagen der Elektrotechnik (Professor Ronald Tetzlaff) haben in enger Zusammenarbeit der Professur für Materialwissenschaft und Nanotechnik (Professor Gianaurelio Cuniberti, Fakultät Maschinenwesen) und Wissenschaftlern vom Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, aus Peking, Kalkutta, Pohang und Berkeley eine richtungsweisende Arbeit zum Neuromorphen Rechnen veröffentlicht. In ihrem, in der renommierten Fachzeitschrift Nature Electronics, erschienenem Artikel zeigen sie, wie aus Nanodrähten aufgebaute Transistoren wichtige Funktionsweisen des menschlichen Gehirns – dynamisches Speichern und Lernen - nachahmen können.  

Neuromorphe Rechnerarchitekturen, wie sie durch die Dresdner Entdeckung ermöglicht werden, verbinden die Speicherung und Verarbeitung von Informationen innerhalb einer lernfähigen funktionalen Einheit – im konkreten Fall einem aufwändig konstruierten Silizium-Nanodraht-Transistor mit einer Sol-Gel-Beschichtung, die für die Plastizität nach dem Vorbild der Neuronen sorgt. Damit können leistungsstarke, schnelle und flexible, vom Gehirn inspirierte Algorithmen, wie sie z.B. für die Künstliche Intelligenz benötigt werden, auf Hardware-Ebene ausgeführt werden. Weitere Informationen

Franz-Stolze-Preis für herausragende Abschlussarbeiten

Dennis Guhl, Absolvent der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, wird für seine Diplomarbeit zum Thema „Leistungsbeschreibung einer aktiven Magnetlagerung für schnelllaufende elektrische Maschinen mittlerer Leistung“ mit dem Franz-Stolze-Preis gewürdigt.  Den mit 1500 Euro dotierten Preis für herausragende wissenschaftliche Abschlussarbeiten auf dem Gebiet der Energietechnik teilte Herr Guhl sich mit Dr. Martin Arlit aus der Fakultät Maschinenwesen.

Der Gutachter Prof. Wilfried Hofmann ist voll des Lobes: „Der Anspruch an das Analysevermögen des Bearbeiters war sehr hoch und überstieg das übliche Niveau von Diplomarbeiten. […] Die Arbeit hat angeregt zu weiteren wissenschaftlichen Forschungsarbeiten (DFG, BMBF, AiF), die an der Schnittstelle von Elektrotechnik und Maschinenbau angesiedelt sind und ein hohes Potenzial für eine verstärkte interdisziplinäre Zusammenarbeit besitzen.“ Weitere Informationen

Doktorandin des IBMT ist eine der Gewinnerinnen des Telekom Frauen-MINT-Awards 2020

Thurid Jochim, Doktorandin am Institut für Biomedizinische Technik, hat den "Social Impact“-Sonderpreis des Frauen-MINT-Awards 2020 für ihre Diplomarbeit „Klassifikation von Daten zur Bewertung von Haltungsschwächen mittels lernfähiger Algorithmen“ gewonnen.

Die prämierte Abschlussarbeit wurde in der Arbeitsgruppe REHAdigital angefertigt und zeigte, dass maschinelle Lernalgorithmen Auffälligkeiten in der Haltung von Kindern bereits in einem Alter erkennen können, in dem der Körper noch formbar ist und schonende Therapieansätze operative Eingriffe verhindern können. Dafür analysierte Frau Jochim Daten von mehr als 1200 Kindern aus der vom IBMT geführten Studie Gesunde Kinder – Gesundes Europa und befragte Experten aus Orthopädie, Therapie- und Sportwissenschaften. Eine besondere Herausforderung bestand darin, die Messdaten der Kinder und das Wissen der Experten so zu formalisieren, dass diese in die maschinelle Bewertung einfließen konnten. Mit Hilfe der gewonnenen Erkenntnisse konnte eine künstliche Intelligenz trainiert werden, kleinste Veränderungen in der Rückensymmetrie zu erkennen. Als Herzstück in einem Screening-System werden die Ergebnisse der Arbeit helfen, kostengünstig Fehlhaltungen im Wachstumsalter zu erkennen, bevor sich daraus chronische Rückenbeschwerden entwickeln.

Erhöhung der Informationssicherheit bei der optischen Datenübertragung

Es wurde kürzlich eine Erhöhung der Informationssicherheit bei der MIMO-Datenübertragung über Glasfasern erfolgreich gezeigt, die ohne kryptografische Ansätze auskommt. Computational Laser Metrology ist der Schlüssel zum Erfolg, um basierend auf den modenabhängigen Verlusten von Glasfaserkommunikationsnetzen die Abhörsicherheit zu erhöhen (Physical Layer Security). Die Messung der Transmissionsmatrix von Multimodefasern erfolgt auch mit Deep Learning, womit eine vereinfachte Vermessung des Kanals erreicht werden kann. Dies ist ein Schritt in Richtung der Entwicklung von Cyber-physischen Multimodefaser-Systemen mit erhöhter Sicherheit. Weitere Informationen

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