Selbstlernende KI-Hardware

Bachelor thesis, Master thesis

Research focus: Embedded Systems, Machine Learning
Courses of study: Electrical Engineering, Informatics, Information Engineering, Related Disciplines

Job Description

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit werden die einzigartigen Fähigkeiten rekonfigurierbarer Hardware (FPGAs) mit denen der Spiking Neural Networks (SNN) kombiniert.

Angelehnt an die Funktionsweise des Gehirns verarbeiten die Neuronen im SNN Impulse (Events) anstelle von Zahlenwerten. Für großes Aufsehen in der Wissenschaft sorgt derzeit die Fähigkeit von SNN, sich während der Laufzeit selbst zu trainieren und sich so dynamisch an neue Umstände bzw. Kontexte anzupassen. Ähnlich verhält es sich mit FPGAs, da auch diese zur Laufzeit rekonfiguriert werden können. D.h. Teile der Schaltung können vom Anwender je nach gewünschter Funktion verändert werden.

Ziel der Abschlussarbeit ist es somit, diese beiden Technologien zu kombinieren, indem ein event-basierter Lernalgorithmus entwickelt wird, der nicht nur Anpassungen auf Software-Ebene vornimmt. Stattdessen soll der Algorithmus mit der Funktion eines FPGAs zur Selbstrekonfiguration verbunden werden, sodass Anpassungen auf Hardware-Ebene vorgenommen werden können.

Your Responsibilities

  • Recherche Stand der Technik
  • Analyse der FPGA-Plattform
  • Konzeption des Algorithmus für selbstlernende Hardware
  • Beispielhafte Implementierung des Algorithmus auf FPGA

Our Offer

  • Konstruktive Zusammenarbeit
  • Eine angenehme Arbeitsatmosphäre
  • Eine wirtschafts-/industrienahe Arbeitsumgebung und -organisation
  • Ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern

Your Profile

  • Grundkenntnisse in einem Deep Learning Framework (Tensorflow, PyTorch, etc.)
  • Grundkenntnisse in FPGAs, VHDL
  • Selbstständiges Denken und Arbeiten
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Application

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Brian Pachideh, pachideh@dont-want-spam.fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf

Job Description

  • Start: ab sofort
  • Betreuendes Institut am KIT:
    Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) | Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. Jürgen Becker