Dr. Hongwei Tan
Hongwei Tan erwarb 2011 seinen Bachelor-Abschluss in Physik an der Nankai-Universität und promovierte 2016 in Materialphysik und -chemie an der Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (CAS). Seine Dissertation befasste sich mit dem Entwurf und der Implementierung neuartiger neuromorpher Photomemristoren. Nach seiner Promotion ging er als Postdoktorand an die University of Massachusetts (UMass) Amherst in den USA, wo er sich mit dem Entwurf und der Herstellung optogenetischer Geräte für Neuroschnittstellen befasste. Anschließend wechselte er 2017 als Postdoktorand an die Fakultät für Angewandte Physik der Aalto-Universität in Finnland und wurde 2022 Forschungsstipendiat, wo er sich mit neuromorphen Geräten für die Intelligenzsensorik befasste. Im November 2024 kam Hongwei Tan als Gruppenleiter an die Abteilung für Molekulare Elektronik des Max-Planck-Instituts für Polymerforschung (MPIP) in Mainz.
Forschungsinteressen
Neuromorphe Bio-Schnittstellen stellen eine hochmoderne Annäherung von neuromorpher Elektronik und Neurowissenschaften dar, mit dem Ziel, die Rechenkapazitäten des Gehirns nachzuahmen und gleichzeitig nahtlos mit biologischen Systemen zu interagieren. Neuromorphe Geräte nutzen vom Gehirn inspirierte Architekturen, wie beispielsweise aufgespießte neuronale Netzwerke, um eine energieeffiziente Informationsverarbeitung und anpassungsfähiges Lernen zu ermöglichen. Wenn diese Geräte über eine Bio-Schnittstelle in biologische Systeme integriert werden, bieten sie ein immenses Potenzial für Anwendungen wie intuitive Gehirn-Maschine-Schnittstellen, Prothesen und fortschrittliche Diagnostik. Dieses interdisziplinäre Feld verbindet Neurowissenschaften, Materialwissenschaften und Ingenieurwesen und eröffnet neue Wege für innovative Therapien und kognitive Technologien. Unser Forschungsinteresse konzentriert sich auf den Entwurf und die Implementierung neuromorpher elektronischer Geräte und Systeme, die mit biologischen Systemen kommunizieren können. Um dieses Ziel zu erreichen, untersuchen wir verschiedene Materialien, Geräte, Schaltungen, Netzwerke, Algorithmen und Systeme.