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Forschung

Wir entwickeln Schaltungs- und Systemarchitekturen, die sowohl auf traditionellen als auch auf neuartigen Prinzipien basieren. Zu nennen sind neuromorphische, stochastische und approximative Architekturen. Unser zweites Betätigungsfeld ist die systematische Entwurfsmethodik und Entwurfsautomatisierung. Hier liegt unser besonderer Fokus auf Sicherheits- und Zuverlässigkeitseigenschaften der entwickelten Systeme.

HOCOS - Aktuelle Forschungsprojekte

Algebraische Fehlerangriffe

Eine detaillierte Projektbeschreibung finden Sie auf der englischen Webseite der Universität Passau.

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MemCrypto: Towards Secure Electroforming-free Memristive Cryptographic Implementations

Weitere Informationen erhalten Sie auf der englischsprachigen MemCrypto-Seite.

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Near-Sensor Computing mit ressourceneffizienten Stochastischen Schaltungen

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Entwurfsmethoden für kostengünstige und leistungseffiziente Hardware-Schaltungen für Near-Sensor Computing auf der Basis von Stochastic Computing (SC). Das SC-Paradigma erlaubt extrem kompakte, fehlertolerante und leistungseffiziente Realisierungen von komplexen Funktionen. Die Nachteile von SC, die Geschwindigkeits- und Genauigkeitseinbußen, fallen bei Near-Sensor Computing weniger ins Gewicht, da die Sensordaten ohnehin ungenau sind und die Berechnungen in vielen Szenarien nur sporadisch anfallen. Ein Schwerpunkt des Projekts ist die SC-Realisierung von Neuronalen Netzwerken (NNs) für Klassifikationsaufgaben, von „leichtgewichtigen“ NNs bis hin zu vollständigen Convolutional NNs für Deep Learning.

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