Sprechstunde:
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Cristian Axenie

Prof. Dr.-Ing.

telefon +49 (0)911 5880 - 1154
email cristian.axenieatth-nuernbergPunktde
fax +49 (0)911 5880 - 5666

Raum SP.488 zu den Lageplänen

https://www.th-nuernberg.de/fakultaeten/in/forschung/cognitive-neurocomputing/

0B7F1B512EA5E9E98E56F5ACD6C25F532D059004
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Ämter, Funktionen

High Tech Agenda Bayern Professor für AI
Mitglied des Fakultätsrats der Fakultät für Informatik
Senior-Mitglied der IEEE
Mitglied des Lenkungsausschusses von AI4GOOD (International Telecommunication Union (ITU), the United Nations (UN))
Alan Turing Institute Guest Speaker
Leiter der Forschungsgruppe für angewandte Antifragilität
Board Mitglied der Neuromorphic Computing Labs of Northern Bavaria
Mitglied der Free Software Foundation

Beruflicher Werdegang

Vita

Dr. Axenie ist High Tech Agenda Bayern Professor für Künstliche Intelligenz und Forschungsgruppenleiter des SPICES Labs an der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm in Deutschland. Nach dem Promotion zum Dr. Eng. Sc. in Neurowissenschaften und Robotik an der Technischen Universität München im Jahr 2016 kam Dr. Axenie zum Huawei Research Center in München. Zwischen 2017 und 2023 war Dr. Axenie gleichzeitig Staff Research Engineer beim Huawei Research Center und Principal Investigator und Leiter des Audi Konfuzius-Institut Ingolstadt Laboratory an der Technischen Hochschule Ingolstadt. Dr. Axenie ist ein erfahrener Forscher mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in der akademischen Forschung und mehr als 10 Jahren in der industriellen Forschung. Er erlangte einen M. Sc. in Robotik und intelligenter Regelungstechnik und einen B. Sc. in Automatisierung und industrieller Informatik. Seine Forschungsergebnisse wurden in mehr als 50 von Experten begutachteten Publikationen und mehr als 10 Patenten veröffentlicht.

Lebenslauf

seit 2023 - Professor für Künstliche Intelligenz an der TH Nürnberg Fakultät Informatik
2019 - 2023 - Leitender Forschungsingenieur, Huawei Technologies Forschungszentrum, München
2022 - Zertifikat Entrepreneurship, Saïd Business School, University of Oxford, UK
2017 - 2019 - Forschungsingenieur, Huawei Technologies Forschungszentrum, München
2017 - 2023 - Forschungsgruppenleiter und Laborleiter, AUDI Konfuzius-Institut Ingolstadt Labor, Ingolstadt
2017 - 2021 - Dozent, TH Ingolstadt
2016 - Promotion zum Dr.Ing., Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, TU München
2011 - 2017 - Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Neurowissenschaftliche Systemtheorie Abteilung, TU München
2009 - 2011 - Softwareingenieur, Wind River Systems, Rumänien
2009 - 2010 - Dozent, UGAL, Rumänien
2009 - 2011 - M.Sc. Angewandte Informatik in der Regelungstechnik, UGAL, Rumänien
2005 - 2009 - B.Sc. Automatisierung und angewandte Informatik, UGAL, Rumänien
2008 - Softwareingenieur Praktikum, Freescale Semiconductors, Rumänien

Auszeichnungen

2023 Zweiter Platz, TinyML Foundation International Challenge, TinyML/EdgeAI Foundation
2020 Best-Paper-Preis, Symposium über mathematische und computergestützte Onkologie, Springer
2019 Erster Platz, KI-Forschungswettbewerb, Merck KGaA
2016 Microsoft Cognitive Technologies Preis, Microsoft Corporation
2016 Erster Platz, Big Data Analytics Wettbewerb, Mercedes-Benz Group AG
2016 Erster Platz, Automotive Analytics Wettbewerb, Bayerische Motoren Werke AG
2013 Leonhard Lorenz-Stiftung Preis, TU München
2012 Elite Promotionsstipendium, Bayerische Elite Netzwerk, StMWK

Mitgliedschaften

Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) - Gesellschaft für Computational Intelligence
Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)
Hochschullehrerbund e.V. (HLB)
Free Software Foundation Europe (FSFE)
AI4GOOD Foundation (AI4GOOD)

Lehrgebiete

Kognitive Neuromorphe Systeme
Daten Fusion
TinyML
Algorithmen und Datenstrukturen
Grundlagen der Informatik

Forschungsgebiete

Neuromorphische Intelligenz
Intelligente Multisensorische Fusion
Antifragile Regelungssysteme
Embedded and Edge Systeme

Lehrveranstaltungen

Neuromorphe Intelligenz (WiSe)
TinyAI (SoSe)
Daten Fusion (SoSe)
Grundlagen der Informatik (WiSe)
Algorithmen und Datenstrukturen (SoSe)
IT Projekt (DISC - Disruption in Creativity Wi/SoSe)

Abschlussarbeiten

Abschlussarbeiten Themen Beispiele

Neuromorphic Robot Motion Control (PDF)
Spiking Vision für die Neuromorphe Roboter Motorsteuerung (PDF)
TinyAI Experiment: Implementierung von neuronalen Netzen und LLM auf einem MIPS Linux-Minicomputer (PDF)
TinyAI Experiment: Implementierung von neuronalen Netzen auf einem FPGA PowerPC CPU (PDF)
TinyAI Experiment: Implementierung von neuronalen Netzen und 1- bit LLM auf einem 9$ Micro-Computer (PDF)

SPICEnet Demonstrator GUI. (PDF)
SPICEnet Mobile Demonstrator GUI. (PDF)
Embedded SPICEnet. (PDF)
Spiking SPICEnet on Neuromorphic Chip. (PDF)
Neuronale Regelung eines Roboterhundes (PDF)
Neuronale Sensorfusion für die Selbstbewegungswahrnehmung eines Roboterhundes (PDF)

Event-based neuromorphe Bildsensoren für die Aktivitätserkennung von Menschen in Innenräumen (PDF)
Heterogene Datenfusion mit Spike-basierten neuronale Netzwerken (PDF)
Echtzeit-Fusion von heterogenen Datenströmen (PDF)
Prototyp-System für Hör-Bewegungs-Synästhesie mit Hilfe von neuromorphen Kameras (PDF)
Hybrides Edge-System für industrielle multisensorische Fusion (PDF)

Veröffentlichungen