IBM: Prototypen neuronaler Chips vorgestellt

Forscher aus dem kalifornischen IBM Research Center in Almaden haben Prototypen einer neuartigen Klasse von Chips vorgestellt, die die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns hinsichtlich Wahrnehmung, Kognition und Reaktion in Grundzügen nachahmen. Der als Basis für die Forschungsarbeiten dienende Ansatz lautet "Cognitive Computing" und könnte zukünftig die Herstellung von lernenden Computern ermöglichen, die zudem um ein Vielfaches effizienter und kleiner sind als heutige Systeme.

Neuronaler Schaltplan Die von den Forschern vorgestellten neurosynaptischen Computerchips enthalten Silizium-Schaltkreise und Algorithmen, deren Aufbau der Neurobiologie entnommen sind und ähnliche Abläufe ermöglichen wie sie zwischen Neuronen und Synapsen im Gehirn auftreten. Zwei erste Prototypen wurden bereits gefertigt und befinden sich derzeit in der Testphase.

Beide Prozessorkerne wurden in 45-Nanometer-SOI-CMOS hergestellt und enthalten 256 Neuronen. Ein Testchip enthält 262.144 programmierbare Synapsen, der andere 65.536 selbstlernende Synapsen. Das IBM-Team konnte damit bereits einfache Anwendungen wie Navigation, maschinelles Sehen, Mustererkennung, sowie assoziative Speicherung und Klassifizierung demonstrieren.

Systeme, die auf dieser neuartigen Technologie basieren, bilden eine Abkehr von der seit über einem halben Jahrhundert geltenden, so genannten Von-Neumann-Architektur, nach der die meisten heute verwendeten Computer aufgebaut sind. Zentrale Aussage der Architektur ist, dass ein Computer aus Rechen-, Steuer-, Eingabe- und Ausgabeeinheit sowie einem Arbeitsspeicher besteht und von definierten Programmen und Instruktionen abhängt, um Aufgaben durchzuführen, die Schritt für Schritt abgearbeitet werden.

In der Architektur von kognitiven IT-Systemen verschmilzt die Grenze zwischen Hard- und Software und ermöglicht darauf aufbauenden Computern durch Erfahrung zu lernen, Korrelationen zu finden und Hypothesen zu bilden. Auf diese Weise ahmen sie die strukturelle und synaptische Plastizität des menschlichen Gehirns nach.

Das Ziel der Forscher ist es, ein Computersystem zu entwickeln, das nicht nur verschiedenartige sensorische Eingangsdaten gleichzeitig analysiert, sondern sich auch auf Basis seiner Interaktion mit der Umwelt dynamisch rekonfiguriert. Längerfristig wollen die IBM Forscher ein System mit 10 Milliarden Neuronen und 100 Billionen Synapsen realisieren, das weniger als 1 Kilowatt Energie verbraucht und ein Volumen von weniger als 2 Litern aufweist.