Jakob Finkbeiner

Herr M. Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Elektrische und Optische Nachrichtentechnik
IC-Gruppe

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Fachgebiet

In meinem Forschungsgebiet geht es um die Schnittstelle zwischen der elektrischen und optischen Nachrichtenübertragung. Grundsätzlich ist die Herausforderung hier eine möglichst effiziente, schnelle und genaue Umwandlung von optischen Signalen in elektrische zu ermöglichen und umgekehrt. Konkret erforsche ich momentan den Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen in der optische Datenübertragung. Ziel ist es Störungen aus dem Übertragungskanal, wie bspw. Rauschen oder nichtlineare Verzerrungen effizient und schnell kompensieren zu können. Die neuronalen Netze sollen dabei mithilfe von effizienten Mischsignalneuronen realisiert werden, welche für Rechenoperationen potentiell einen Bruchteil der Energie von klassischen, digitalen Neuronen benötigen.

  1. 2024

    1. R. Nägele, J. Finkbeiner, M. Grözing, M. Berroth, und G. Rademacher, „Characterization of an Analog MAC Cell with Multi-Bit Resolution for AI Inference Accelerators“, in IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS), 2024, S. accepted.
    2. J. Finkbeiner, R. Nägele, M. Grözing, M. Berroth, und G. Rademacher, „Ultra-energy-efficient analog multiply-accumulate and rectified linear unit circuit for artificial neural network inference accelerators“, in International Conference on Neuromorphic Computing and Engineering 2024 (ICNCE), 2024.
    3. J. Finkbeiner, R. Nägele, M. Grözing, M. Berroth, und G. Rademacher, „Characterization of a Femtojoule Voltage-to-Time Converter with Rectified Linear Unit Characteristic for Analog Neural Network Inference Accelerators“, in IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS), 2024, S. accepted.
  2. 2023

    1. R. Nägele, J. Finkbeiner, V. Stadtlander, M. Grözing, und M. Berroth, „Analog Multiply-Accumulate Cell with Multi-Bit Resolution for All-Analog AI Inference Accelerators“, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, Bd. 2023, S. 1--13, 2023.
    2. J. Finkbeiner, P. Thomas, C. Schweikert, M. Grözing, M. Berroth, und G. Rademacher, „Monolithically Integrated Optoelectronic Receiver Front-End“, in Optica Advanced Photonics Congress: Workshop on Ultrafast Signal Processing by Combined Photonic-Electronic Integrated Systems, Busan, Republic of South Korea, 2023.
  3. 2022

    1. P. Thomas, J. Finkbeiner, M. Grözing, und M. Berroth, „Time-Interleaved Switched Emitter Followers to Extend Front-End Sampling Rates up to 200 GS/s“, IEEE Journal of Solid State Circuits, S. 1--12, 2022.
    2. J. Finkbeiner, R. Nägele, M. Berroth, und M. Grözing, „Design of an Energy Efficient Voltage-to-Time Converter with Rectified Linear Unit Characteristics for Artificial Neural Networks“, in IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS), 2022, S. 327--331.
    3. J. Finkbeiner, N. Hoppe, P. Thomas, und C. Schweikert, „Extreme broadband and reconfigurable integrated photonic electronic receiver on silicon substrate“, in EUROPRACTICE activity report 2021 - 2022, 2022, S. 25.
    4. R. Nägele, J. Finkbeiner, M. Berroth, und M. Grözing, „Design of an Energy Efficient Analog Two-Quadrant Multiplier Cell Operating in Weak Inversion“, in IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS), 2022, S. 5--9.
  4. 2021

    1. J. Finkbeiner, „Integrierter Entwurf einer Optoelektronischen Eingangsschaltung für einen Empfänger in Glasfasernetzwerken“, Masterarbeit. 2021.
  5. 2018

    1. L. Rathgeber, N. Hoppe, J. Finkbeiner, T. Föhn, W. Vogel, und M. Berroth, „Tuneable Optical Devices Using Subwavelength Structures“, in Joint Symposium on Opto- and Microelectronic Devices and Circuits (SODC), Aachen, Germany, 2018.
    2. J. Finkbeiner, „Simulation von Sub-Wellenlängen-Wellenleitern“, Bachelorarbeit, Nr. 1052. 2018.
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