Von März bis September richtet das Forschungszentrum Jülich jährlich eine Jülich Summer Academy „Future Computing Technologies: Hardware, Software and Algorithms for Scalable Simulation and Data Science“ aus. Unter diesem Dach werden zahlreiche interessante Workshops, Vorträge, Summerschools, etc. für junge Wissenschaftler:innen, wie Studierende, Promovierende und PostDocs angeboten, aber auch für andere Interessenten. Die Veranstaltungen befassen sich mit Quantencomputing, Neuromorphen Computing, Big Data und weiteren Themen. 2024 liegt der Schwerpunkt der Jülich Summer Academy auf dem Neuromorphen Computing. Die Funktionsweise des Gehirns dient dabei als Vorbild für innovative Computerarchitekturen.
„Bei dieser Technologie handelt es sich um eine echte Schlüsselinnovation.“
PROF. DR. ASTRID LAMBRECHT
„Bei dieser Technologie handelt es sich um eine echte Schlüsselinnovation. Neuromorphes Computing ist ein interdisziplinäres Forschungsfeld par excellence, dass sich ohne die Vernetzung von Neurowissenschaften, Physik, Elektronik, Informatik und Materialwissenschaften, wie sie hier am Forschungszentrum Jülich und in Kollaboration mit unseren Partnern gelebt wird, nicht entfalten könnte“, sagt Prof. Astrid Lambrecht, Vorstandsvorsitzende des Forschungszentrums Jülich. „Mögliche Anwendungen reichen zum Beispiel von intelligenten Implantaten in der Medizin über Mustererkennung in Smartphones und anderen mobilen Geräten bis hin zum Einsatz von KI in der Industrie, Landwirtschaft und für das autonome Fahren.“
Die Jülich Summer Academy wird aber auch Einblicke in andere Themen der Future Computing Technologies geben. Das Forschungszentrum Jülich ist ein Hotspot der Quantenforschung in Europa und verbindet Grundlagenforschung, Theorie und Entwicklung. Es ist außerdem Innovationstreiber auf dem Gebiet des High-Performance-Computing und baut derzeit den ersten europäischen Exascale-Supercomputer JUPITER auf. Viele Forschungsgruppen nutzen die bereits vorhandenen Superrechner für Modellierung und Simulation, beispielsweise in der Klimaforschung. Auch Methoden des Deep Learnings werden für wissenschaftliche Aufgaben nutzbar gemacht, zum Beispiel in den Neurowissenschaften. Die Anwendungen mit BigData und KI erfordern zudem eine neue Art und Weise, wie Forschungsdaten erhoben, geordnet und ausgetauscht werden.
