Dr.-Ing. Richard Schroedter

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Herr Dr.-Ing. Richard Schroedter

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Veranstaltungen

© Richard Schroedter

At the MEMRISYS 2024 conference in Seoul, South Korea, Richard Schroedter was awarded the Best Poster Award for his presentation titled "An ErMnO3 memristive spiking neuristor". The award-winning poster was created in collaboration with co-authors Ahmet Şamil Demirkol, Rong Wu, Catherine Dubourdieu, and Ronald Tetzlaff

© Crispin-I. Mokry

Es war uns eine große Ehre und Freude, Richard Socher (you.com) als Gastredner an der TU Dresden am 11. Mai 2023 begrüßen zu dürfen. Richard Socher teilte mit uns seine Sicht auf den neuesten Stand der Natural Language Processing (NLP) Forschung im Bereich des maschinellen Lernens und nahm an einer Podiumsdiskussion mit den lokalen Experten Sunna Torge (TU Dresden, SCADS.AI, OpenGPT-X), Anna Poetsch (TU Dresden, CMCB/MSNZ), Oliver Guhr (Moderator, HTW Dresden) und Peter Steinbach (Moderator, Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, Helmholtz.AI) teil.

Sie können den Vortrag und die Podiumsdiskussion hier einsehen:  https://memristec.de/2023/05/11/richard-socher-abend/

Der Veranstaltungsbeitrag auf Twitter: https://twitter.com/tudresden_de/status/1656742791173611521/

Lehre

• Vorlesung "Neural Networks and Memristive Hardware Accelerators" im Wintersemester 2024/2025 OPAL
• Betreuung von studentischen Arbeiten, siehe offene Themen
• Übung Grundlagen der Elektrotechnik

Forschung

Memristive Bauelemente für biologisch-inspiriertes Rechnen von energieeffizienten neuronalen Netzen

• Modellbildung von memristiven und memkapazitiven Bauelementen und Crossbar-Arrays
• Entwicklung von Algorithmen für die effiziente Ansteuerung von memristiven neuronalen Netzen
• Untersuchung von künstlichen und gepulsten neuronalen Netzen
• Entwurf von Neuronenschaltungen mit lokal aktiven Memristoren (Neuristoren)
• Neurotransistor-based Memristive Crossbar Memcomputing (NeuroMCross)
• Biologisch inspiriertes Rechnen mit Speicherelementen auf Crossbar Strukturen (BioMCross)
• Memristive Bauelemente für intelligente technische Systeme (MemrisTec)
  • Kompaktes SPICE Memristor Modell basierend auf der Poole-Frenkel Emission, welches analoges (schrittweises) Schalten aufweist und anhand eines Ti/Al2O3/Nb2O5/Ti Memristors hergestellt bei NaMLab gGmbH, Dresden entwickelt wurde Download SPICE code oder Github.
    
    Bei Verwendung des Modells folgende Quelle zitieren: R. Schroedter, A. S. Demirkol, A. Ascoli, R. Tetzlaff, E. Mgeladze, M. Herzig, S. Slesazeck, T. Mikolajick, "SPICE Compact Model for an Analog Switching Niobium Oxide Memristor", International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST) on Electronics and Communications, Bremen, 2022, DOI: 10.1109/MOCAST54814.2022.9837726

© IEEE Copyright

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Publikationen

• Google Scholar
• ORCID: 0000-0003-3259-4571

Ausgewählte Publikationen:

2025

R. Schroedter, A. S. Demirkol, I. Messaris, C. Bruchatz, E. Mgeladze, S. Slesazeck, T. Mikolajick, R. Tetzlaff, "Model-based write algorithm for memristive crossbar arrays", accepted for presentation at 14th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST2025) on Electronics and Communications, Dresden, 11-13 June 2025

D. Fejzaj, R. Schroedter, T. Mikolajick, A. Heinzig, "A Vertical Memristive MoS2-exfoliated Device for Applications in Artificial Synapses", accepted for presentation at 14th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST2025) on Electronics and Communications, Dresden, 11-13 June 2025

2024

R. Schroedter, A.S. Demirkol, R. Wu, C. Dubourdieu, R. Tetzlaff, "An ErMnO3 memristive spiking neuristor", presented at International Conference on Memristive Materials, Devices & Systems, MEMRISYS 2024, 11 Nov. 2024
*** Best Poster Award *** Poster

R. Schroedter, A. Haidar, R. Tetzlaff, “Fault Impact Map for Memristive Crossbar Neural Networks”, 13th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST) on Electronics and Communications, Sofia, Bulgaria, 2024, DOI: 10.1109/MOCAST61810.2024.10615515 Postprint Presentation

2023

R. Schroedter, A. S. Demirkol, A. Ascoli, B. Max, F. Nebe, T. Mikolajick,  R. Tetzlaff, "A pseudo-memcapacitive neurotransistor for spiking neural networks", 12th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST) on Electronics and Communications, Athens, Greece, pp. 1-5, 2023, DOI: 10.1109/MOCAST57943.2023.10176398
Postprint, SPICE code

R. Schroedter, R. Tetzlaff, "Modeling an analog switching memristor", 1.Memristor-Symposium, 27.-28.02.2023, Bamberg, Germany, pp. 3-4, 2023, DOI: https://doi.org/10.26127/BTUOpen-6348

2022

E. Mgeladze, M. Herzig, R. Schroedter, R. Tetzlaff, S. Slesazeck, T. Mikolajick, „An Analog Memristive and Memcapacitive Device for Neuromorphic Computing”. 29th IEEE International Conference on Electronics Circuits and Systems (ICECS), Glasgow, pp. 1-4, 2022, DOI: 10.1109/ICECS202256217.2022.9970915

R. Schroedter, A. S. Demirkol, A. Ascoli, R. Tetzlaff, E. Mgeladze, M. Herzig, S. Slesazeck, T. Mikolajick, "SPICE Compact Model for an Analog Switching Niobium Oxide Memristor", International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST) on Electronics and Communications, Bremen, 2022
DOI: 10.1109/MOCAST54814.2022.9837726
*** Best Paper Award *** Postprint Video, SPICE code

R. Schroedter, E. Mgeladze, M. Herzig, A. Ascoli, S. Slesazeck, T. Mikolajick, R. Tetzlaff,  „Physics-based modeling of a bi-layer Al2O3/Nb2O5 analog memristive device“, IEEE International Symposium on Circuits and Systems  (ISCAS), pp. 1097-1101, TX, USA, 2022,
DOI: 10.1109/ISCAS48785.2022.9937966
Postprint

2014-2021

R. Schroedter, H. W. Yoo, D. Brunner, G. Schitter. "Charge-based Capacitive Self-Sensing with Continuous State Observation for Resonant Electrostatic MEMS Mirrors" in IEEE Journal of Microelectromechanical Systems, vol. 30, no. 6, 2021

R. Schroedter, H. W. Yoo, D. Brunner, G. Schitter,  „Capacitive Charge-based Self-Sensing for Resonant Electrostatic MEMS mirrors“, Proc.  of 21st IFAC World Congress, Volume 53, Issue 2, pp. 8553-8558, 2020

R. Schroedter, E. Csencsics, G. Schitter, „Towards the Analogy of Electrostatic and lectromagnetic Transducers“. ,Proc.  of 21st IFAC World Congress, Volume 53, Issue 2, pp. 8941-8946, 2020

R. Schroedter, J. Grahmann, K. Janschek. „Silicone oil damping for quasi-static micro scanners with electrostatic vertical staggered comb drives“, in 8th IFAC Symposium on Mechatronic Systems (Mechatronics), vol. 52, issue 15, pp. 37-42, 2019

R. Schroedter. „Modellbasierter Systementwurf zur Steuerung und Regelung quasi-statischer Mikroscannerspiegel mit elektrostatischem Kammantrieb“, Jörg Vogt Verlag, Dresden, Dissertation, 340 Seiten, ISBN: 9783959470308, 2018
URN:  urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-882591

R. Schroedter, M. Schwarzenberg, J. Grahmann, T. Sandner, K. Janschek. „Repetitive nonlinear control for linear scanning micro mirrors“, in Proceedings of SPIE 10545, MOEMS and Miniaturized Systems XVII, 1054511, 2018

R. Schroedter, M. Roth, K. Janschek, T. Sandner. „Flatness-based open-loop and closed-loop control for electrostatic quasi-static microscanners using jerk-limited trajectory design“, Mechatronics, vol. 56, pp. 318-331, 2017

R. Schroedter, M. Schwarzenberg, A. Dreyhaupt, R. Barth, R. Sandner, K. Janschek. „Microcontroller based closed-loop control of a 2D quasi-static/resonant microscanner with on-chip piezo-resistive sensor feedback“, in Proceedings of SPIE 10116, MOEMS and Miniaturized Systems XVI, 1011605, 2017

R. Schroedter, T. Sandner, K. Janschek, M. Roth, C. Hruschka. „Real-time closed-loop control for micro mirrors with quasistatic comb drives“, in Proceedings of SPIE 9760, MOEMS and Miniaturized Systems XV, 976009, 2016

R. Schroedter, K. Janschek, T. Sandner. „Jerk and current limited flatness-based open loop control of foveation scanning electrostatic micromirrors“, in Proceedings of 19th IFAC World Congress, vol 47 (3), pp. 2685-2690, 2014

Wissenschaftlicher Werdegang