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Das menschliche Gehirn ist in vielen Anwendungsbereichen deutlich leistungsfähiger und effizienter in der Verarbeitung von Informationen als bestehende technische Systeme. Um diese Vorteile technisch nutzbar zu machen, bilden neuromorphe Systeme die zugrundeliegenden neuronalen Netzwerke im Gehirn mit Hilfe von integrierten Schaltungen nach. Die starke Vernetzung der Elemente untereinander ist dabei eine große Herausforderung für die Implementierung. Die vorliegende Arbeit entwickelt neue Methoden zur Analyse dieser Vernetzung und zeigt, wie die erhaltenen Ergebnisse beim Entwurf neuromorpher Systeme eingesetzt werden können. Dazu stellt sie neue Systemarchitekturen vor, die besser an die Eigenschaften der nachgebildeten neuronalen Netzwerke anpassbar sind. Die so realisierten neuromorphen Systeme zeichnen sich durch höhere Integrationsdichte und Energieeffizienz aus. Dies wird an zwei aktuellen Implementierungen demonstriert.