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Ausschreibender Bereich: PGI-10 - JARA-Institut Energy-efficient information technology (Green IT)
Kennziffer: 2020D-105

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Moderne Computer sind allgegenwärtig und führen komplexe Rechenaufgaben deutlich schneller durch als der Mensch. Trotzdem sind diese Computer dem Gehirn im Bereich kognitiver Aufgaben unterlegen. Aktuell werden zur Lösung kognitiver Aufgaben große Rechenzentren benötigt, die mittlerweile einen großen Anteil zum weltweiten Energieverbrauch beitragen. Kann man einen Computer bauen der das Gehirn imitieren kann und somit Aufgaben wie Mustererkennung oder Lernen mit niedrigem Leistungsverbrauch ermöglichen? Um diese Fragen zu beantworten, muss eine neue Rechnerarchitektur entwickelt werden. Dazu gehören neben innovativen elektronischen Schaltungen auch die Forschung an neuartigen elektronischen Bauelementkonzepten. Memristive Bauelemente gelten als ideale Kandidaten für die Entwicklung zukünftiger neuro-inspirierter Computer. Die Forschung an neuro-inspirierten Computern am Forschungszentrum Jülich zielt darauf ab neuromorphe Computer zu entwickeln, die die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns in Bezug auf den niedrigen Leistungsverbrauch, Fehlertoleranz und Lernfähigkeit vereinen.

Verstärken Sie diesen Bereich zum nächstmöglichen Zeitpunkt als

Doktorand (w/m/d) - Universal Memcomputing in Hardware Realizations of Memristor Cellular Nonlinear Networks (Mem²CNN)

Ihre Aufgaben:

In dem Projekt Mem²CNN soll ein neuartiges Rechenwerk, die Cellular Nonlinear Network (CNN) auf Basis von memristiven Bauelementen entwickelt werden. Dadurch wird eine CIM Rechnerarchitektur für das Prozessieren großer Datenmengen wie zum Beispiel Videodaten zur Mustererkennung realisiert. Diese Konzepte sollen in Kooperation mit der TU Dresden experimentell validiert werden.

Ihre Aufgaben im Detail:

  • Sie entwickeln ein Simulationsmodell für Memristor Cellular Nonlinear Networks (Mem²CNN)
  • Sie erarbeiten Konzepte für Cellular Nonlinear Networks mit memristiven Bauelementen
  • Sie charakterisieren die Memristiven Speicherbauelemente und entwickeln ein Mem²CNN als Demonstrator auf Basis eines Printed Circuit Boards (PCB)

Ihr Profil:

  • Masterstudium der Physik, Computerwissenschaften oder der Elektrotechnik (Digitale Elektronik) mit einer überdurchschnittlichen Studienleistung
  • Interesse an experimenteller und multidisziplinärer Arbeit in übergreifenden Teams
  • Grundkenntnisse logischer Schaltungen und Computerarchitekturen
  • Grundkenntnisse der Bauelementphysik sowie von elektrischen Messkonzepten und Modellierung
  • Vorkenntnisse im Bereich von Logikschaltungen und memristiver Baulemente sind erwünscht
  • Vorkenntnisse im Bereich von Schaltungssimulation und Programmierung sind erwünscht
  • Hohe Flexibilität und großes Engagement
  • Gute Englischkenntnisse

Unser Angebot:

  • Hervorragende wissenschaftliche und technische Infrastruktur – optimale Voraussetzungen für eine erfolgreiche Promotion
  • Eine hochmotivierte Arbeitsgruppe sowie ein internationales und interdisziplinäres Arbeitsumfeld in einer der größten Forschungseinrichtungen in Europa
  • Kontinuierliche fachliche Betreuung durch Ihre/n wissenschaftliche/n Betreuer/in
  • Promotion in Kooperation mit der RWTH Aachen
  • Die Teilnahme an überfachlichen Seminaren inklusive Zertifikat
  • Weiterentwicklung Ihrer persönlichen Stärken, z.B. durch ein umfangreiches Weiterbildungsangebot
  • Ein Vertrag für den Zeitraum von 3,5 Jahren
  • Vergütung analog der Entgeltgruppe 13 (75 %) des Tarifvertrags des öffentlichen Dienstes (TVöD-Bund).
  • Informationen zur Beschäftigung als Doktorand/in im Forschungszentrum Jülich finden Sie hier http://www.fz-juelich.de/gp/Karriere_Docs


Das Forschungszentrum Jülich fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt.
Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind uns willkommen.

Zusatzinformationen

Die Position ist bis zur erfolgreichen Besetzung ausgeschrieben. Bitte bewerben Sie sich daher möglichst zeitnah. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser
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