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© Prof. Dr.-Ing. habil. Christian Mayr
Herr Prof. Dr.-Ing. habil. Christian Georg Mayr
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Christian Mayr studierte an der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität Dresden. Nach dem Studienabschluss als Dipl.-Ing. für Elektrotechnik (2003) war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik beschäftigt, wo er 2008 zum Dr.-Ing. promovierte und 2012 habilitierte. Daran schloss sich von 2013 bis 2015, ein Forschungsaufenthalt am Institut für Neuroinformatik der Universität Zürich, ETH Zürich an. Seit 2015 leitet er die Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikro-elektronik.
Sein Forschungsinteresse gilt insbesondere den Schwerpunkten bio-inspirierte IC-Sys-teme, biologisch inspirierter künstlicher Intelligenz, Brain-Computer-Schnittstellen, A/D-Wandler, sowie allen Aspekten des Mixed-Signal VLSI-Entwurfs.
Seine wissenschaftlichen Erfolge beinhalten sowohl das weltweit erste neuromorphe System-on-Chip (SoC) in einer 28nm CMOS-Technologie, die Entwicklung mehrerer Mixed-Signal ICs als Schnittstelle zwischen Nervenzellen und Elektronik (Brain-Machine Interface), als auch grundlegende Beiträge zur Modellierung der synaptischen Plastizität/ des synaptischen Lernens, sowie zum IC-Entwurf.
Er ist Autor bzw. Co-Autor vom mehr als 70 Veröffentlichungen und Inhaber von 3 Paten-ten. Für seine Arbeiten wurde er im Jahr 2008 mit dem Heinrich-Barkhausen-Preis der Siemens-Stiftung ausgezeichnet. Darauf folgte 2013 der Meyer-Struckmann-Wissen-schaftspreis der Meyer-Struckmann-Stiftung.
An der Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik setzt Prof. Christian Mayr im Rahmen des EU Flagships „Human Brain Project“ (HBP) die erfolg-reiche Forschung an neuromorphen Schaltungen fort. Insbesondere entwickelt die Professur im HBP zusammen mit der Universität Manchester die zweite Generation der SpiNNaker-Plattform zur Gehirnsimulation/künstlichen Intelligenz.
Darüber hinaus verfolgt Prof. Mayr das Ziel, mit Hilfe herkömmlicher Silicium-CMOS-Technologien bzw. mit neu erforschten nano-Materialien bishereinzigartige SoCs zu entwickeln, die neben konventionellen Prozessorkernen auch aus biologischen neuronalen Netzen abgeleitete Prozessorelemente enthalten. Diese Systeme-on-Chip sollen bei kleinsten Gehäuseabmessungen durch Ausnutzung von Synergien zwischen digitalen und neuronalen Pradigmen äußerst energieeffizient auf ähnliche Art wie das Gehirn Aufgaben, wie z.B. intelligente Kombination von Messwerten verschiedener Sensoren, Sprach- und Bilderkennung und Klassifizierungsprobleme lösen können.
Ein weiteres Anwendungsfeld für die oben beschriebenen Systeme (SoC) sind Neuro-prothesen oder Brain-Machine-Schnittstellen. Kompakte auf einem einzigen IC integrierte Lösungen erfordern ein System, das bei einer äußerst geringen Leistungs-aufnahme eine große Anzahl von mehrdimensionalen Mixed-Signal Sensoren für biologische Signale enthält und in der Lage ist diese Sensorsignale in Anlehnung an die im biologischen Vorbild ablaufenden Mechanismen zu verarbeiten. Eine weitere Heraus-forderung besteht darin, auf dem selben low-power IC für die konventionelle Signalver-arbeitung und die Ansteuerung der Aktoren der Prothese eine hohe (digitale) Rechen-leistung zu implementieren.
Ein weiteres Anwendungsgebiet für derartig komplexe und dabei gleichzeitig energie-effiziente SoC ist die neuromorphe Verarbeitung von Datenströmen in Mobiltelefonen. In einem Smartphone sind eine Vielzahl von Sensoren (Video- und Audiosignale, Lageer-kennung usw.) enthalten, die auf eine dem menschlichen Vorgehen ähnliche Weise verarbeitet werden müssen (Stimmenerkennung, Bilderkennung, Auswertung mehr-dimensionaler Sensordaten).
Aufbauend auf dieser Kombination aus hochdichter und energieeffizienter Verarbeitung sowie den Sensor-/ Aktorschnittstellen entwirft die Professur im Exzellenzcluster CeTI den Body Computing Hub (BCH). Auf der Hardware-Ebene ist der BCH der Haupt-Enabler für das "Tactile Internet withHumans in the Loop", d.h. der BCH wird mehrfach über mensch-liche und Robotik-Akteure verteilt und übernimmt den Hauptanteil an Datenverarbei-tung, Sensorinterfacing sowie das Schliessen des Sensor-Aktor-Loops im taktilen Millisekunden-Zeitraster.
Die Grundlagen für diese richtungsweisenden Forschungen hat Prof. Renè Schüffny als erster Lehrstuhlinhaber gelegt. Auf sein visionäres Denken und sein unermüdliches Engagement bauen die aktuellen wissenschaftlichen Arbeiten am Lehrstuhl auf.