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Als Jahrgangsbester an der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) ist Masterabsolvent Johannes Feldmann vom Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V. (VDE) geehrt worden. Der Ingenieur hat an der TUK Elektrotechnik mit dem Schwerpunkt Eingebettete Systeme studiert und sein Studium mit der Note 1,1 abgeschlossen. In seiner Masterarbeit hat Feldmann sich mit einem Rechenverfahren beschäftigt, das hilft, den Zugriff auf Datenspeicher effizienter zu gestalten. Das Verfahren ist insbesondere für die Verarbeitung von Bilddaten und für künstliche Intelligenz interessant.
Der Elektroingenieur hat seine Abschlussarbeit am Lehrstuhl für Entwurf Mikroelektronischer Systeme bei Professor Dr. Norbert Wehn absolviert. Dabei wurde er von Dr. Matthias Jung vom Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE) mit betreut. Feldmann hat sich mit einem Algorithmus beschäftigt, der sogenannte DRAM-Arbeitsspeicher effizienter macht. „Dafür habe ich ein Demonstrator gebaut, mit dem ich gezeigt habe, dass diese Speicher mit der neuen Technologie besser arbeiten“, sagt Feldmann. Hierbei hat es sich um eine Kamera gehandelt, die an einem sogenannten FPGA-Chip angeschlossen war. Die Abkürzung steht für Field Programmable Gate Arrays. Bei dieser Art von Computerchips können logische Schaltungen flexibel aufgespielt werden.
Der Algorithmus, der die Speicherzugriffszeiten verringert, befindet sich im Speichercontroller des FPGAs. „Bei meinem Demonstrator laufen nun die Bilddaten aus der Kamera auf den FPGA-Chip“, sagt Feldmann, der mittlerweile schon mit seiner Promotion begonnen hat. „Je nach Szenario kostet das Abspeichern und Auslesen der Bilddaten den Speicher viel Zeit.“ Ist der Algorithmus aber aktiviert, werden die Bilder der Kamera schneller verarbeitet als bei herkömmlichen Verfahren. Dies ist daran zu erkennen, dass der FPGA-Chip deutlich mehr Bilder in der Minute auf den angeschlossenen Bildschirm sendet. Interessant ist das Verfahren unter anderem für die Bildverarbeitung oder die Ausführung von neuronalen Netzen, ein Verfahren aus dem Bereich künstlicher Intelligenz, mit dem beispielsweise große Datenmengen ausgewertet und Vorhersagen getroffen werden können.
Den Algorithmus hat Jung im Rahmen des Fraunhofer Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation zusammen mit den Mathematikern Marco Natale und Professor Dr. Sven Krumke von der Arbeitsgruppe Optimierung an der TUK entwickelt.
Die Auszeichnung hat Feldmann am 22. September im Rahmen des VDE-Mitgliederforums in Rohrbach/Pfalz entgegengenommen. Sie ist mit 500,- Euro dotiert.
Fragen beantwortet:
Johannes Feldmann
Lehrgebiet Entwurf Mikroelektronischer Systeme
Tel.: 0631 205-5131
E-Mail: feldmann[at]eit.uni-kl.de
Dr.-Ing. Matthias Jung
Senior Engineer / Project Manager
Fraunhofer IESE
Tel.: 0631 6800-2279
E-Mail: Matthias.Jung[at]iese.fraunhofer.de
Jahrgangsbester Johannes Feldmann
TU Kaiserslautern
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Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, jedermann
Elektrotechnik
regional
Wettbewerbe / Auszeichnungen
Deutsch
Jahrgangsbester Johannes Feldmann
TU Kaiserslautern
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