Forschung

Die Abteilung Technische Informatik erforscht verschiedene Möglichkeiten, Approximationen zur signifikanten Einsparung von Energie und Ressourcen einzusetzen. Unser technologieunabhängiger Ansatz basiert auf der Verwendung von Hardware-Beschreibungssprachen (HDL). Neben etablierten Sprachen wie VHDL und Verilog setzen wir verstärkt auf modernere Paradigmen wie Chisel und Clash. Diese Sprachen, die auf etablierten General-Purpose-Programmiersprachen aufsetzen, ermöglichen es uns, aktuelle Techniken aus dem Software-Engineering auch in der Hardwareentwicklung zu nutzen. Dies erlaubt eine durchgängige Arbeit von der Bit-Ebene bis zur vollständigen Entwurfsraumexploration innerhalb derselben Sprache. Ein wesentlicher Vorteil dieser Sprachen ist der direkte Zugriff auf die Hardware-Abstraktion, was eine effiziente Analyse ohne aufwändige Simulationen und die schnelle Umsetzung von Prototypen (Rapid Prototyping) ermöglicht.

Im Bereich der Logiksynthese beschäftigen wir uns mit den fundamentalen Prozessen der Übersetzung abstrakter Hardware-Beschreibungen in effiziente physische Implementierungen. Zur Verifikation und Optimierung dieser Designs setzen wir formale Methoden ein, darunter SAT- und SMT-Solver, um die Korrektheit und Eigenschaften von Schaltkreisen mathematisch präzise zu überprüfen und Entwurfsfehler frühzeitig zu erkennen.

Ein weiterer zentraler und hochaktueller Forschungsbereich ist die Künstliche Intelligenz, insbesondere im Kontext von neuronalen Netzen. Wir beschäftigen uns mit den vielfältigen offenen Forschungsfragen dieses Gebiets, darunter die Wahl des optimalen Neuronenmodells, die konkrete Aktivierungsfunktion und die effiziente Zahldarstellung. Ein besonderes Augenmerk liegt auf Spiking Neural Networks (SNNs), die darauf abzielen, das menschliche Neuron biologisch akkurater zu modellieren. Hierbei hat sich gezeigt, dass bestimmte Neuronenmodelle besonders energieeffizient in Hardware realisiert werden können.

Wir engagieren uns aktiv im Bereich Open Hardware, insbesondere im Zusammenhang mit der RISC-V-Architektur. Dies ermöglicht uns, an der Entwicklung offener und flexibler Prozessorarchitekturen mitzuwirken und die Zugänglichkeit sowie Innovationskraft in der Hardware-Forschung zu fördern.

Die Effizienz der von uns entwickelten Designs wird umfassend auf FPGA-Boards evaluiert. Diese Plattformen erlauben uns, unterschiedliche Schaltungen schnell und unkompliziert zu realisieren sowie deren Energieverbrauch präzise zu messen und zu optimieren.