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HOCOS - Aktuelle Forschungsprojekte

Algebraische Fehlerangriffe

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

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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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P1: Systematic Analysis of System-Level Test Fails (GS-IMTR)

Weitere Informationen erhalten Sie auf der englischsprachigen GS-IMTR Seite.

Zur englischen GS-IMTR Seite

P5: Automated Generation of System-Level Test Programs for Characterization of Parametric Device Properties (GS-IMTR)

Weitere Informationen erhalten Sie auf der englischsprachigen GS-IMTR Seite.

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Ihr Ansprechpartner

Ilia Polian
Prof. Dr. rer. nat. habil.

Ilia Polian

Institutsleiter und Lehrstuhlinhaber Hardwareorientierte Informatik

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