Dr. Korbinian Schreiber

„What I cannot create, I do not understand.“ Richard Feynman
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Arbeitsschwerpunkte

  • Neuromorphe Hardware und computergestützte Neurowissenschaften
  • Chip Design (analog, digital, mixed-signal)
  • Neue Rechnerarchitekturen und –Konzepte
  • Künstliche Intelligenz und biologisch inspiriertes Rechnen
  • Informationsverarbeitung (vom Sensor bis zur Cloud)

Lebenslauf

Korbinian Schreiber studierte an der Ludwig-Maximilians-Universität in München Physik mit den Schwerpunkten Elektronik, Biophysik und statistischer Physik. Neben dem Studium war Schreiber halbtags als wissenschaftlicher Mitarbeiter in verschiedenen Forschungsgruppen und Firmen beschäftigt und entwickelte dort elektronische Aufbauten und Geräte. Nach seiner Masterarbeit am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt promovierte er am Kirchhoff-Institut für Physik der Universität Heidelberg über beschleunigte neuromorphe Kybernetik. Das Themenspektrum seiner Dissertation umfasste dabei Chip- und Platinendesign für analoge neuromorphe Computer und die Modellierung biologischer neuronaler Schaltkreise zur neuromorphen Steuerung schneller Roboter. Begleitend zu den Lehrtätigkeiten an der Universität Heidelberg unterrichtete Schreiber als Privatdozent an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg. Seit 2021 arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter/Berater am Institut für Innovation und Technik (iit). Dabei betreut er vorwiegend Forschungsprojekte in den Themengebieten Neuromorphik und neue Rechenkonzepte.

Lehraufträge

  • Ruprecht-Karl-Universität Heidelberg: Elektronik für Physiker
  • Duale Hochschule Baden-Württemberg: Physik für Wirtschaftsingenieure

Publikationen

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Schreiber, Korbinian (2022): Neuromorphe Chips: Künstliche Gehirne aus Silizium?
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Pehle, Christian; Billaudelle, Sebastian; Cramer, Benjamin; Kaiser, Jakob; Schreiber, Korbinian; Stradmann, Yannik; Weis, Johannes; Leibfried, Aron; Müller, Eric; Schemmel, Johannes (2022): The BrainScaleS-2 accelerated neuromorphic system with hybrid plasticity. In: Frontiers in Neuroscience, 16
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Cramer, Benjamin; Billaudelle, Sebastian; Kanya, Simeon; Leibfried, Aron; Grübl, Andreas; Karasenko, Vitali; Pehle, Christian; Schreiber, Korbinian; Stradmann, Yannik; Weis, Johannes (2022): Surrogate gradients for analog neuromorphic computing. In: Proceedings of the National Academy of Sciences, 119, 4
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Billaudelle, Sebastian; Cramer, Benjamin; Petrovici, Mihai A.; Schreiber, Korbinian; Kappel, David; Schemmel, Johannes; Meier, Karlheinz (2021): Structural plasticity on an accelerated analog neuromorphic hardware system. In: Neural networks, 133
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Schreiber, Korbinian (2020): Accelerated neuromorphic cybernetics
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Schreiber, Korbinian; Wunderlich, Timo C.; Pehle, Christian; Petrovici, Mihai A.; Schemmel, Johannes; Meier, Karlheinz (2020): Closed-loop experiments on the BrainScaleS-2 architecture. In: Proceedings of the Neuro-inspired Computational Elements Workshop
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Emmel, Arne; Müller, Eric ; Breitwieser, Oliver; Grübl, Andreas; Ilmberger, Joscha; Karasenko, Vitali; Kleider, Mitja; Mauch, Christian; Schreiber, Korbinian; Schemmel, Johannes (2020): Inference with Artificial Neural Networks on Analog Neuromorphic Hardware. In: IoT Streams for Data-Driven Predictive Maintenance and IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning: Second International Workshop, IoT Streams 2020, and First International Workshop, ITEM 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14-18, 2020, Revised Selected Papers, 1325, 201, 2021, Springer Nature
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Weis, Johannes; Spilger, Philipp; Billaudelle, Sebastian; Stradmann, Yannik; Emmel, Arne; Müller, Eric; Breitwieser, Oliver; Grübl, Andreas; Ilmberger, Joscha; Karasenko, Vitali (2020): Inference with artificial neural networks on analog neuromorphic hardware. In: IoT Streams for Data-Driven Predictive Maintenance and IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning, 201-212
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Billaudelle, Sebastian; Stradmann, Yannik; Schreiber, Korbinian; Cramer, Benjamin; Baumbach, Andreas; Dold, Dominik; Göltz, Julian; Kungl, Akos F.; Wunderlich, Timo C.; Hartel, Andreas (2020): Versatile emulation of spiking neural networks on an accelerated neuromorphic substrate. In: 2020 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)
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Schreiber, Korbinian (2019): Singularität. In: Programmheft des Heidelberger Frühling (S. 88)
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Wunderlich, Timo; Kungl, Akos F.; Müller, Eric; Hartel, Andreas; Stradmann, Yannik; Syed Ahmed; Grübl, Andreas; Heimbrecht, Arthur; Schreiber, Korbinian; Stöckel, David (2019): Demonstrating advantages of neuromorphic computation: a pilot study. In: Frontiers in neuroscience, 13, 260
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Schreiber, Korbinian ; Modest, Heike I. ; Räth, Christoph (2018): Phase walk analysis of leptokurtic time series. In: Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 28, 6
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Schreiber, Korbinian ; Schemmel, Johannes; Meier, Karlheinz (2017): The Play Pen–Accelerated Embodiment for Accelerated Hardware. In: 1st Human Brain Project Student Conference, 153, 2017
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Zaehringer, Erich; Knapek, Christina; Mohr, Daniel P.; Huber, Peter; Schreiber, Korbinian; Thomas, Hubertus M. (2016): Complex plasma manipulation by segmented electrodes
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Modest, Heike; Räth, Christoph; Schreiber, Korbinian (2016): Phase correlations in nonlinear time series analysis
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Schreiber, Korbinian ; Räth, Christoph (2015): Phase Correlations in Turbulent and Unstable Particle Trajectories