akademischer Mitarbeiter
Dr. Mahdi Taheri
Publications: Google Scholar
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mahdi.taheri(at)b-tu.de
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Offene Themen:
Gestalten Sie die Zukunft der KI – Themen für Masterarbeiten verfügbar
Beschreibung:
Es stehen Masterarbeitsthemen in mehreren zentralen Bereichen der modernen künstlichen Intelligenz und KI-Hardware zur Verfügung, darunter:
KI-Sicherheit
Hardwarebeschleunigung für KI (FPGA, Softcore-GPU/FGPU)
Zuverlässigkeit von KI-Systemen
Approximate Computing
Neuromorphes Rechnen (SNN)
Modelloptimierung (Pruning, Quantisierung, LLM-/Transformer-Optimierung)
Der Schwerpunkt der Arbeiten liegt auf der Entwicklung und Optimierung fortgeschrittener KI-Modelle wie Transformern und LLMs sowie der Gestaltung energieeffizienter, zuverlässiger und sicherer Hardwarebeschleuniger. Forschungsrichtungen umfassen hardwarebewusste Optimierung, fehlertolerante Architekturen, Approximate-Computing-Methoden, neuromorphes Rechnen und Modellkompression für Edge-AI und sicherheitskritische Anwendungen.
Eigene Themenvorschläge sind ebenfalls verhandelbar.
Termine können ausschließlich per E-Mail vereinbart werden.
FORTUNE : a negative memory overhead hardware-agnostic fault TOleRance techniqUe in DNNs
- Autor(en)
- Nazari, Samira, Taheri, Mahdi, Azarpeyvand, Ali, Afsharchi, Mohsen, Ghasempouri, Tara, Herglotz, Christian, Daneshtalab, Masoud, Jenihhin, Maksim
- Publikationsart
- Konferenzveröffentlichung referiert
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Verlag
- New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Quelle
- 2024 IEEE 33rd Asian Test Symposium (ATS), S. 1 - 6
- ISBN
- 979-8-3315-2917-8
- DOI
- https://doi.org/10.1109/ATS64447.2024.10915463
Reliability-aware performance optimization of DNN HW accelerators through heterogeneous quantization
- Autor(en)
- Nazari, Samira, Taheri, Mahdi, Azarpeyvand, Ali, Afsharchi, Mohsen, Herglotz, Christian, Jenihhin, Maksim
- Publikationsart
- Konferenzveröffentlichung referiert
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Verlag
- New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Quelle
- 2025 IEEE 26th Latin American Test Symposium (LATS), S. 1 - 6
- ISBN
- 978-1-6654-7763-5
- DOI
- https://doi.org/10.1109/LATS65346.2025.10963948
SAFFIRA : a framework for assessing the reliability of systolic-array DNN accelerators
- Autor(en)
- Pappalardo, Salvatore, Bellarmino, Nicolo’, Deveautour, Bastien, Bosio, Alberto, Taheri, Mahdi, Daneshtalab, Masoud, Raik, Jaan, Jenihhin, Maksim
- Publikationsart
- Wissenschaftlicher Zeitschriftenartikel referiert
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Verlag
- Singapore : World Scientific
- Freie Schlagworte
- Hardware accelerator; Systolic array; Deep neural networks; Fault simulation reliability; Resilience assessment; Reliability metrics
- Quelle
- Journal of circuits, systems, and computers : JCSC
- Band/Jahrgang
- 34
- Ausgabe/Heft
- 18
- ISSN
- 1793-6454
- DOI
- https://doi.org/https://doi.org/10.1142/S0218126625430017
Reliability-aware hyperparameter optimization for ANN-to-SNN conversion
- Autor(en)
- Sharifian, Saeed, Taheri, Mahdi, Rashtchi, Vahid, Azarpeyvand, Ali, Herglotz, Christian, Jenihhin, Maksim
- Publikationsart
- Konferenzveröffentlichung referiert
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Verlag
- Podgorica, Montenegro : WiPiEC Journal
- Freie Schlagworte
- Deep neural networks; Spiking neural networks; Reliability; Edge applications; Safety-critical applications
- Quelle
- WiPiEC journal : works in progress in embedded computing journal : special issue, S. 1 - 7
- DOI
- https://doi.org/https://doi.org/10.64552/wipiec.v11i1.85
RL-agent-based early-exit DNN architecture search framework
- Autor(en)
- Taheri, Mahdi, Patne, Parth, Cherezova, Natalia, Mahani, Ali, Herglotz, Christian, Jenihhin, Maksim
- Publikationsart
- Konferenzveröffentlichung referiert
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Verlag
- Piscataway, NJ : IEEE
- Freie Schlagworte
- Deep neural networks; Dynamic DNNs; Early exit
- Quelle
- IEEE 28th International Symposium on Design and Diagnostics of Electronic Circuits and Systems (DDECS) : proceedings, S. 145 - 148
- ISBN
- 979-8-3315-2801-0
- DOI
- https://doi.org/10.1109/DDECS63720.2025.11006795
GENIE : GENetIc algorithm-based REliability assessment methodology for deep neural networks
- Autor(en)
- Nazari, Samira, Taheri, Mahdi, Azarpeyvand, Ali, Afsharchi, Mohsen, Herglotz, Christian, Jenihhin, Maksim
- Publikationsart
- Konferenzveröffentlichung referiert
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Verlag
- Piscataway, NJ : IEEE
- Freie Schlagworte
- Deep neural networks; Parallel processing; Memory overhead; Reliability; DNN accelerator
- Quelle
- 2025 11th International Conference on Computing and Artificial Intelligence (ICCAI), S. 1 - 8
- ISBN
- 979-8-3315-2492-0
- DOI
- https://doi.org/10.1109/ICCAI66501.2025.00049
SHIELD : PSO-based hardware Trojan detection for efficient and low-cost defense
- Autor(en)
- Hosseini, Mostafa, Azarpeyvand, Ali, Taheri, Mahdi, Ghasempouri, Tara, Jenihhin, Maksim
- Publikationsart
- Konferenzveröffentlichung referiert
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Verlag
- Piscataway, NJ : IEEE
- Freie Schlagworte
- Hardware Trojan; Test generation; Particle swarm optimization; Depth-first search
- Quelle
- IEEE 31st International Symposium on On-Line Testing and Robust System Design (IOLTS), S. 1 - 4
- ISBN
- 979-8-3315-3334-2
- DOI
- https://doi.org/10.1109/IOLTS65288.2025.11116879