Lernergebnisse
In den letzten Monaten hat das Interesse an künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere an großen Sprachmodellen (engl. large language models, LLM) wie GPT, Gemini, Llama usw., explosionsartig zugenommen. Diese leistungsstarken Modelle versprechen, die Wirtschaft zu verändern, stehen aber vor erheblichen Herausforderungen, wie z. B. ihrem enormen Energiebedarf. Im Gegensatz dazu gelingt es dem Gehirn, diese LLMs an Intelligenz zu übertreffen, während es gleichzeitig unglaublich energieeffizient ist. In Anlehnung an die Biologie entwickeln Wissenschaftler eine potenziell bahnbrechende Technologie namens "neuromorphes RComputing", die darauf abzielt, KI zu implementieren, indem sie die Funktionsweise eines biologischen Gehirns nachahmt.
Neuromorphe Computer sind mit künstlichen Gehirnen vergleichbar, da die Schaltkreise dieser Chips den neuronalen Schaltkreisen im Gehirn ähneln. Aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit und geringem Stromverbrauch zu verarbeiten, könnten diese vom Gehirn inspirierten Chips für die personalisierte Medizin, tragbare Gesundheitstracker, tragbare Diagnosegeräte, tragbare Gehirnscanner, tragbare Gehirn-Computer-Schnittstellen usw. von großem Nutzen sein.
Dieser Kurs vermittelt den Studierenden ein einführendes Verständnis für das hochmoderne Gebiet des neuromorphen Computings (KI-Hardware) und seine vielversprechenden Anwendungen in der Biomedizin. Die Studierenden werden die neuesten und wichtigsten Forschungsarbeiten auf dem Gebiet der KI-Hardware und Biomedizin lesen und diskutieren. Sie werden mit den wichtigen Problemen, den jüngsten Durchbrüchen und den zukünftigen Zielen bei der Entwicklung von KI-Hardware, die das Gehirn imitiert, vertraut gemacht. Außerdem lernen sie neue Technologien und weitreichende Ideen in den Bereichen Biomedizin, personalisierte Medizin, Neurotechnologie, tragbare Geräte und Bio-Imaging kennen. Dieses Wissen soll den Studierenden helfen, sich auf eine Wirtschaft vorzubereiten, die durch KI verändert werden könnte.
Zusätzlich zu den oben genannten Themen werden die Studierenden auch allgemeine wissenschaftliche Fähigkeiten erwerben. So lernen sie zum Beispiel, wie man wissenschaftliche Arbeiten liest, wie man sie kritisch analysiert, wie man mit Kollegen über eine Arbeit diskutiert und wie man die positiven und negativen Merkmale einer Arbeit feststellt. Diese Fähigkeiten sind für jeden Wissenschaftler oder Ingenieur sehr wichtig.
