Wir untersuchen dynamische Instabilitäten, die durch op­tische Rückkopplung, optische Injektion oder Moden­kopp­lung in Lasern entstehen. Die Ladungsträgerdynamik im Verstärkermaterial (z.B. Halbleiter-Nanostrukturen) spielt dabei eine zentrale Rolle. Ein weiteres Forschungsthema betrifft die Frage, inwieweit diese optischen Systeme für Hardware-basiertes maschinelles Lernen eingesetzt werden können. Wir verwenden numerische Methoden zur Lösung von gekoppelten Differentialgleichungen sowie analytische Methoden der Nichtlineare Dynamik für die Bifurkationsanalyse.
Reservoir Computing ist eine leicht in Hardware realisierbare Methode des maschinellen Lernens und wird in der Arbeitsgruppe intensiv untersucht. Im von der Carl-Zeiss Stiftung geförderten Projekt NeurosensEarNeuromorphe akustische Sensorik für leistungsfähige Hörgeräte von morgen untersuchen wir micro-mechanische Resonatoren als InSensor Reservoir Computer.“