Research Group Neuromorphic Computing

Introduction
The Neuromorphic Computing Group develops advanced neural-network based algorithms, software libraries, and systems with the new generation of computing chips – brain-inspired neuromorphic sensing and computing hardware. We focus on perception, motion planning, and control for robotic actuators with applications in life sciences: healthcare, agriculture, food processing, and smart environments. We follow a human-centered design approach to develop new generation of physical AI systems that are power-efficient, adaptive, and safe.
Expertise
- Neuromorphic computing hardware and algorithms
- Event-based vision
- Robotics: Motion planning, control, SLAM
- Efficient machine learning and AI
- Dynamical systems, cognitive architectures
Areas of application
- Assistive robotics in healthcare, agriculture, food processing, smart environments
- Machine vision in healthcare, agriculture, food processing, smart environments
- Continual learning and adaptive systems
- Robot safety, human-robot interaction
Collaborations and partners
Engagement in teaching
Our research group includes teaching engagements at BSc and MSc level as well as in continuing education.
Bachelor of Science (ZHAW) in Applied Digital Life Sciences
Master of Science in Life Sciences (ZHAW) - Specialisation in Applied Computational Life Sciences
Our Team
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ZHAW Life Sciences und Facility Management
FS Cognitive Computing in Life Sciences
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ZHAW Life Sciences und Facility Management
FG Neuromorphic Computing Group
Schloss 1
8820 Wädenswil
Current projects
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Reinforcement Learning Analysis Framework
Das Ziel dieses Projekts ist es, einen Rahmen zu schaffen, der die Entwicklung von RL-Lösungen für reale Anwendungen erleichtert. Dies ist notwendig, da sich die akademische Literatur in der Regel auf spezifische Algorithmen konzentriert und sich die Ansätze für verschiedene Regionen im hochkomplexen RL-Problemraum ...
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Optimierung der Pflanzengesundheit im Indoor-Farming mit Hilfe von Verstärkendem Lernen
Die Forschungsfrage, mit der wir uns in diesem Projekt befassen, lautet: "Wie können wir den Wachstumspfad von Indoor-Pflanzen automatisch optimieren?". Um dieses Ziel zu erreichen, entwickeln wir neue Algorithmen zur Messung von Pflanzengesundheit und -wachstum. Anschliessend evaluieren wir auf Verstärkendem Lernen ...