Smart System Integration Best Poster Award
Ahmed Shaaban, Doktorand unter der wissenschaftlichen Betreuung von Prof. Lurz, wurde kürzlich auf der Smart Systems Integration Konferenz mit dem Best Poster Award für seinen Beitrag zu "Resonate-and-Fire Spiking Neurons for Target Detection and Hand Gesture Recognition: A Hybrid Approach” ausgezeichnet.
In seinem Beitrag stellt er eine innovative Methode zur Erkennung von Handgesten mittels Radar vor. Was diese Methode besonders macht, ist ihre Effizienz: Sie verzichtet auf rechenintensive Fourier-Transformationen und setzt stattdessen auf sogenannte Spiking Neural Networks mit Resonate-and-Fire Neuronen. Diese bioinspirierten neuronalen Netze ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach, indem sie Ereignisse zeitlich codieren und somit eine besonders effiziente Verarbeitung ermöglichen. Großes Potenzial für eine energieeffiziente Realisierung in Hardware stellt das sogenannten Neuromorphic Computing dar, auf das seine Algorithmen bereits ausgelegt sind.
Die zugehörige Veröffentlichung ist ein Gemeinschaftsprojekt von Infineon Technologies AG, der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und dem Lehrstuhl für Integrierte Elektronische Systeme (IES) der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (OVGU). Sie wird in Kürze in der Onlinebibliothek IEEE Xplore verfügbar sein:
Ahmed Shaaban, Zeineb Chaabouni, Maximilian Strobel, Wolfgang Furtner, Robert Weigel und Fabian Lurz, “Resonate-and-Fire Spiking Neurons for Target Detection and Hand Gesture Recognition: A Hybrid Approach,“ 2024 Smart Systems Integration (SSI), Hamburg, Germany, 2024