Research Group for Neuromorphic Computing
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Introduction
The Research Group for Neuromorphic Computing 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.
Our Team
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ZHAW Life Sciences und Facility Management
FS Cognitive Computing in Life Sciences
Schloss
8820 Wädenswil -
ZHAW Life Sciences und Facility Management
FG Neuromorphic Computing Group
Schloss 1
8820 Wädenswil -
ZHAW Life Sciences und Facility Management
FG Neuromorphic Computing Group
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ZHAW Life Sciences und Facility Management
FG Neuromorphic Computing Group
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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
Current projects
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Die COVID-19 Pandemie hat die Digitalisierung der Hochschullehre vorwärts katapultiert. Dadurch entstehen wertvolle Informationen, die für die nachhaltige Digitalisierung der Lehre relevant sind. Das Projekt erhebt strukturiert evidenzbasiert die Lehrerfahrungen und digitalen Kompetenzen an den Departementen Life ...
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Food Waste Indikatoren und Datenerhebungskonzept
Die Sustainable Development Goals, welche die Schweiz mitratifiziert hat, verlangen Food Waste-Halbierung bis 2030. In diesem Projekt sollen Indikatoren definiert und ein Datenerhebungskonzept erarbeitet werden, damit Food Waste Mengen und Umwelteffekte periodisch gemessen und die Zielerreichung geprüft werden kann. ...