Für eine energieeffiziente und schnelle Mustererkennung, zum Beispiel zur automatischen Unterscheidung von Drohnen und Vögeln, sollen neuromorphe Bauteile in die Kamera-Sensoren implementiert werden. „Dabei handelt es sich um Komponenten, deren Aufbau den neurobiologischen Strukturen des Nervensystems nachempfunden ist“, erklärt Prof. Neumaier. Dies ermöglicht es, einem Chip durch gezielte Lernprozesse verschiedene zu erkennende Muster anzutrainieren. Mögliche Einsatzgebiete für die Kamera-Sensoren finden sich beispielsweise in der Luftfahrt, beim autonomen Fahren, bei autonomen Robotern oder in der Produktionstechnologie.

Die Kamera-Sensoren basieren zunächst auf klassischer Silizium-CMOS-Elektronik. Diese wird sowohl durch neu entwickelte neuromorphe Elemente als auch durch Graphen-basierte Photodetektoren erweitert. „Die Aufgabe der Wuppertaler Forschungsgruppe im Projekt MISEL ist die Entwicklung und Charakterisierung der Graphen-basierten Photodetektoren für sichtbares und infrarotes Licht“, so Prof. Neumaier weiter. Dies dient dazu, einen möglichst großen spektralen Bereich mit einer Technologie abzudecken.

An dem Projekt sind neun europäische Partner beteiligt, Projektkoordinator ist das Technische Forschungszentrum Finnland VTT. Außerdem Teil des Konsortiums: die AMO GmbH (Aachen), die Bergische Universität Wuppertal, das Fraunhofer-Zentrum für Angewandte Nanotechnologie, Kovilta Oy (Finnland), die Lund Universität (Schweden), die Lodz University of Technology (Polen), die University of Santiago de Compostela (Spanien) sowie die Laboratoire national de métrologie et d’Essais (Frankreich).