Reale industrielle Anwendungen der neuromorphen Datenverarbeitung
Der Munich Neuromorphic Hackathon bietet eine intensive Woche praxisorientierter Arbeit mit neuromorpher Hardware und Spiking Neural Networks. Im Mittelpunkt steht die Bearbeitung realer industrieller Anwendungsfälle, die von Unternehmen und dem Forschungsinstitut fortiss bereitgestellt werden. Studierende bearbeiten diese Herausforderungen in kleinen Teams, unterstützt von erfahrenen Mentorinnen und Mentoren aus Forschung und Industrie.
Die Veranstaltung findet im inspirierenden Umfeld des Highlight Towers in München statt – mit Weitblick über die Alpen und einer offenen, kreativen Arbeitsatmosphäre. Ziel ist es, das Potenzial neuromorpher Technologien in industriellen Anwendungen sichtbar zu machen und ihre Einsatzfähigkeit über akademische Szenarien hinaus zu demonstrieren.
Der Munich Neuromorphic Hackathon verbindet technische Innovation mit realen Anforderungen aus der Industrie und fördert gleichzeitig den Austausch zwischen Studierenden, Forschenden und Unternehmen. Die Veranstaltung trägt zur Weiterentwicklung eines lebendigen Neuromorphic-Ökosystems bei und bietet Studierenden einen praxisnahen Einstieg in die angewandte Forschung und Entwicklung.
Die Veranstaltung versteht sich als Ausgangspunkt für weiterführende Arbeiten. Ausgewählte Themen werden im Anschluss in reduzierter Form fortgeführt und in einzelnen Fällen gemeinsam mit den beteiligten Unternehmen und fortiss wissenschaftlich vertieft – bis hin zu gemeinsamen Publikationen. So entsteht ein erster Zugang zur angewandten Forschung und zu weiterführenden Industrieprojekten.
Studierende entwickeln in interdisziplinären Teams Lösungen für reale Industrieherausforderungen mit neuromorpher Hardware und Spiking Neural Networks – begleitet von erfahrenen Mentor*innen aus Forschung und Industrie.
Voraussichtlich Sommer 2025
fortiss Labs (15. Stock)
Highlight Towers
Mies-van-der-Rohe-Straße 6
80807 München
Der Hackathon richtet sich an Studierende mit Interesse an Neuromorphic Computing und bietet die Chance, an realen Industrieproblemen mit modernen Technologien zu arbeiten – unabhängig vom Erfahrungsstand.
