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Heidemarie Schmidt | |
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Alma máter | Universidad de Leipzig |
Carrera científica | |
Instituciones | Universidad Tecnológica de Chemnitz Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf Universidad de Leipzig IPHT Jena |
Tesis | Espintrónica basada en semiconductores utilizando películas delgadas de ZnO (postdoctorado) (1999) |
Heidemarie Schmidt es profesora del Instituto Leibniz de Tecnología Fotónica . Su investigación se centra en la detección cuántica y el desarrollo de nuevos sistemas de detección que puedan caracterizar sistemas en el límite cuántico. Ha contribuido al campo de la computación neuromórfica y ha propuesto nuevas arquitecturas informáticas basadas en dispositivos memristivos.
Schmidt nació en Alemania . Estudió física en la Universidad Técnica de Leipzig, donde desarrolló estrategias para medir los anchos de banda de semiconductores ultrafinos III-V. [1] Permaneció en Leipzig para realizar su posdoctorado, donde trabajó en espintrónica utilizando ZnO . [2]
En 2003, Schmidt creó un grupo de investigación sobre nanoespintrónica en la Universidad de Leipzig . En 2007 se trasladó al Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf , donde pasó cinco años. En 2012, la Fundación Alemana de Investigación le otorgó a Schmidt una beca Fraunhoffer Attract [3] , que ocupó en la Universidad Tecnológica de Chemnitz [4] . Allí comenzó a trabajar en dispositivos memresistivos para análisis de borde y electrónica segura. Demostró un memristor analógico basado en BiFeO 3 y un memristor digital basado en YMnO 3 .
En 2017 se incorporó al Instituto Leibniz de Tecnología Fotónica . [4] Schmidt desarrolla nuevos detectores para comprender los fenómenos cuánticos. Trabaja en sensores espaciales y temporales refrigerados y no refrigerados que pueden detectar en la región de los terahercios y el infrarrojo . Para lograr esta detección, Schmidt utiliza micro y nanotecnologías. [5] Ha desarrollado memristores para su uso en entornos criogénicos, como los que se encuentran en las tecnologías cuánticas, y para misiones espaciales. [6] Sus memristores están modelados en circuitos neuronales y pueden realizar cálculos de forma certificable (de forma transparente, repetible y honesta) y almacenar los resultados. [7] En 2023 fundó MemLog, que proporciona nuevos componentes electrónicos para la arquitectura informática neuromórfica. [7]