Neuromorphic Computing: Programming Spiking Neural Networks on SpiNNaker2

Praxisworkshop zu gehirninspirierter Datenverarbeitung, energieeffizienter KI-Hardware und der Programmierung spikender neuronaler Netze mit Python auf der SpiNNaker2-Plattform.

Wie lässt sich Künstliche Intelligenz energieeffizienter gestalten? Während herkömmliche KI-Hardware große Mengen an Energie benötigt, verarbeitet das menschliche Gehirn Informationen mit einem Bruchteil dieses Verbrauchs. Neuromorphic Computing orientiert sich an biologischen neuronalen Systemen und erforscht damit alternative Ansätze zur KI-Verarbeitung.

Im Workshop „Neuromorphic Computing: Programming Spiking Neural Networks on SpiNNaker2“ des KI-Servicezentrums Berlin-Brandenburg am Hasso-Plattner-Institut lernen die Teilnehmenden die Grundlagen von Spiking Neural Networks (SNNs) kennen. Diese neuronalen Netze kommunizieren über kurze Impulse, sogenannte Spikes. Zwischen den Signalen bleiben die Neuronen inaktiv, wodurch sich der Energiebedarf potenziell reduzieren lässt.

Im Praxisteil programmieren die Teilnehmenden eigene spikende neuronale Netze in Python und führen diese auf SpiNNaker2-Chips im Rechenzentrum des HPI aus. Darüber hinaus werden die Unterschiede zu klassischen Deep-Learning-Netzen betrachtet und die Potenziale neuromorpher Hardware diskutiert. Am Ende verfügen die Teilnehmenden über erste praktische Erfahrungen und eigenen Code, mit dem sie weiterarbeiten können.

Datum: 9. Dezember 2026
Uhrzeit: 10:00–13:00 Uhr
Ort: Hasso-Plattner-Institut, Prof.-Dr.-Helmert-Straße 2–3, 14482 Potsdam
Veranstalter: KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg am HPI
Teilnahme: Kostenfrei, verbindliche Anmeldung über Eventbrite
Sprache: Englisch
Zielgruppe: Entwickler:innen, Forschende, Studierende und Fachleute mit Machine-Learning-Kenntnissen oder Python-Erfahrung
Fokus: Neuromorphic Computing, Spiking Neural Networks, SpiNNaker2, Python, energieeffiziente KI-Hardware und Deep Learning
Praxisanteil: Programmierung eigener spikender neuronaler Netze in Python und Ausführung auf SpiNNaker2-Hardware
Vorkenntnisse: Machine-Learning-Kenntnisse oder Python-Erfahrung; keine Vorkenntnisse in Neurowissenschaften oder neuromorpher Hardware erforderlich
Mitbringen: Eigener Laptop
Hinweis: Während der Veranstaltung werden Foto-, Ton- und Filmaufnahmen erstellt