Kurzlebenslauf

Christopher Ringhofer, M.Sc., arbeitet seit April 2020 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Fachgebiet für Intelligente Eingebettete Systeme der Universität Duisburg-Essen.

Seinen Bachelorabschluss in Angewandter Informatik mit der Vertiefung Ingenieurinformatik erhielt er 2017 an der Universität Duisburg-Essen. In seiner Bachelorarbeit entwickelte er einen RDF-Triplestore für eingebettete Systeme. Anschließend arbeitete er drei Jahre als Software-Ingenieur in der ithinx GmbH mit Fokus auf dem Internet der Dinge. Den Masterabschluss im Schwerpunkt Verteilte, Verlässliche Systeme erlangte er 2020. In seiner Masterarbeit beschäftigte er sich mit der Signalverarbeitung von EKG-Daten und deren Analyse mittels tiefen neuronalen Netzwerken.

Anschließend hat er bis März 2022 in zwei vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojekten mitgearbeitet: „KI-Sprung: LUTNet – Ein energieeffizientes KI-Netz aus elementaren Lookup-Tabellen“ und „KI-LiveS – KI-Labor für verteilte und eingebettete Systeme“. Seit Mai 2024 arbeitet er in einem weiteren vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojekt namens „TransfAIr: Transfer-Ansätze für Künstliche Intelligenz in der Industrie” mit.

Jedes Wintersemester betreut er die Vorlesung und Übung in der Bachelor-Veranstaltung „Eingebettete Systeme“. Er unterrichtet auch „KI-basierte Neurosignalverarbeitung“ im Rahmen eines wiederkehrenden Studentenprojekts.

Forschung

Meine aktuelle Forschung beschäftigt sich mit der automatisierten Suche von effizienten neuronalen Netzwerkarchitekturen für die Signalverarbeitung auf eingebetteten Geräten. Mithilfe von evolutionären Algorithmen entwickle ich ein System, welches mittels neuronaler Architektursuche latenzoptimierte Netzwerke für die Signalverarbeitung von Audiodaten konstruiert. Als Zielplattform verwende ich dafür u.a. Mikrocontroller und eingebettete FPGAs. Mein aktueller Anwendungsfall sind digitale Audioprozessoren, z.B. für Studio- und Liveanwendungen.

Informatik / AI

Anschrift
Bismarckstr. 90 (BC)
47057 Duisburg
Raum
BC 108

Funktionen

  • Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in, Intelligente Eingebettete Systeme

Die folgenden Publikationen sind in der Online-Universitätsbibliographie der Universität Duisburg-Essen verzeichnet. Weitere Informationen finden Sie gegebenenfalls auch auf den persönlichen Webseiten der Person.

    Artikel in Zeitschriften

  • Cichiwskyj, Christopher; Schmeißer, Stephan; Qian, Chao; Einhaus, Lukas; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    Elastic AI : System support for adaptive machine learning in pervasive computing systems
    In: CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction Jg. 3 (2021) Nr. 3, S. 300 - 328
  • Beiträge in Sammelwerken und Tagungsbänden

  • Ringhofer, Christopher; Gnoss, Alexa; Schiele, Gregor
    Balancing Error and Latency of Black-Box Models for Audio Effects Using Hardware-Aware Neural Architecture Search
    In: Proceedings of the International Conference on Digital Audio Effects, DAFx / International Conference on Digital Audio Effects, DAFx, 3-7 September 2024, Guilford, UK 2024, S. 65 - 72
  • Kettner, Mark; Perjikolaei, Behnam Razi; Einhaus, Lukas; Ringhofer, Christopher; Qian, Chao; Schiele, Gregor
    FPGA based low latency, low power stream processing AI
    In: 2nd European Workshop on On-Board Data Processing (OBDP2021) / 2nd European Workshop on On-Board Data Processing (OBDP2021), 14-17 June 2021, Online, (Session 3) 2021 2021
  • Einhaus, Lukas; Qian, Chao; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    In-Situ Artificial Intelligence for Self-∗ Devices : The Elastic AI Ecosystem (Tutorial)
    In: 2nd IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion, ACSOS-C 2021: Proceedings / 2nd IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion, ACSOS-C 2021, Virtual, Washington, 27 September - 1 October 2021 2021, S. 320 - 321
  • Einhaus, Lukas; Qian, Chao; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    Towards Precomputed 1D-Convolutional Layers for Embedded FPGAs
    In: Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases: Proceedings, Part I / International Workshops of ECML PKDD 2021, Virtual Event, September 13-17, 2021 / Kamp, Michael; Koprinska, Irena; Bibal, Adrien; Bouadi, Tassadit; Frénay, Benoît; Galárraga, Luis; Oramas, José.; Adilova, Linara; Krishnamurthy, Yamuna; Kang, Bo; Largeron, Christine; Lijffijt, Jefrey; Viard, Tiphaine; Welke, Pascal; Ruocco, Massimiliano; Aune, Erlend; Gallicchio, Claudio; Schiele, Gregor; Pernkopf, Franz; Blott, Michaela; Fröning, Holger; Schindler, Günther; Guidotti, Riccardo; Monreale, Anna; Rinzivillo, Salvatore; Biecek, Przemyslaw; Ntoutsi, Eirini; Pechenizkiy, Mykola; Rosenhahn, Bodo; Buckley, Christopher; Cialfi, Daniela; Lanillos, Pablo; Ramstead, Maxwell; Verbelen, Tim; Ferreira, Pedro M.; Andresini, Giuseppina; Malerba, Donato; Medeiros, Ibéria; Fournier-Viger, Philippe; Nawaz, M. Saqib; Ventura, Sebastian; Sun, Meng; Zhou, Min; Bitetta, Valerio; Bordino, Ilaria; Ferretti, Andrea; Gullo, Francesco; Ponti, Giovanni; Severini, Lorenzo; Ribeiro, Rita; Gama, João; Gavaldà, Ricard; Cooper, Lee; Ghazaleh, Naghmeh; Richiardi, Jonas; Roqueiro, Damian; Saldana Miranda, Diego; Sechidis, Konstantinos; Graça, Guilherme (Hrsg.) 2021, S. 327 - 338
  • Poster / Posterbeiträge

  • Helms, Domenik; Kettner, Mark; Perjikolaei, Behnam Razi; Einhaus, Lukas; Ringhofer, Christopher; Qian, Chao; Schiele, Gregor;
    FPGA based low latency, low power stream processing AI
    2nd European Workshop on On-Board Data Processing (OBDP2021), 14-17 June 2021, Online, (Session 3),
    (2021)