Neue Chips arbeiten mit künstlichen Neuronen

Neuartige Chips imitieren die Informationsverarbeitung des Gehirns in Echtzeit. Entwickelt wurden die Bauelemente von Neuroinformatikern der Universität Zürich und ETH Zürich.

Deren Versuche sollen zeigen, wie komplexe kognitive Fähigkeiten in sogenannte neuromorphe Chips eingebaut werden können. Sie haben somit erstmals elektronische Systeme entwickelt, deren Funktionsweise mit jener eines echten Hirns vergleichbar sind. Denn kein Computer arbeitet bisher so effizient wie das menschliche Gehirn.

Ein künstliches Hirn zu bauen, ist denn auch das Ziel vieler Wissenschaftler. Mit Hilfe der neuen Chips konnten nun Datenverarbeitungssysteme gebaut werden, die kognitive Fähigkeiten besitzen. Die meisten Ansätze der Neuroinformatik beschränkten sich bisher auf die Entwicklung virtueller Hirnmodelle auf herkömmlichen Computern, oder bezwecken, komplexe Nervennetze auf Supercomputern zu simulieren. Den Ansatz der Zürcher Forscher, elektronische Schaltungen zu entwickeln, deren Grösse und Energieverbrauch mit jenem echter Gehirne zu vergleichen ist, verfolgten nur wenige.


"Unser Ziel ist es, die Informationsverarbeitung von biologischen Neuronen und Synapsen direkt auf Mikrochips nachzubilden", erklärte Giacomo Indiveri, Professor für Neuroinformatik. Die grosse Herausforderung dabei ist es, Netzwerke aus künstlichen Neuronen so zu konfigurieren, dass sie bestimmte Aufgaben ausführen können.

Das haben die Forscher nach eigenen Angaben erreicht: Sie entwickelten ein System, das mit nur wenigen hundert Neuronen eine komplexe sensomotorische Aufgabe in Echtzeit ausführen konnte. Die Aufgabe erforderte ein Kurzzeitgedächtnis und kontextabhängige Entscheidungsfindung - typische Eigenschaften, die für Kognitionstests benötigt werden. Dabei verknüpften die Forscher künstliche Neuronen zu Netzwerken.

Die Wissenschaftler zeigen somit erstmals, wie mit neuromorphen Mikro-Chips ein Echtzeit-Datenverarbeitungssystem gebaut werden kann, dessen Verhalten der Benutzer vorgibt. "Dank unserer Methode lassen sich neuromorphe Chips für beliebige Verhaltensweisen konfigurieren. Unsere Ergebnisse sind grundlegend für die Entwicklung neuer hirn-inspirierter Technologien", so Indiveri. Eine Anwendung wäre beispielsweise, die Chips mit sensorischen neuromorphen Bauteilen wie einer künstlichen Hörschnecke oder Netzhaut zu kombinieren, wodurch komplexe kognitive Systeme entstünden, die in Echtzeit mit ihrer Umgebung interagierten.
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Mensch: "Computer, öffne mir die Bilder meines letzten Geburtstags!" Computer: "Mist, wo habe ich die bloß hingelegt?!"
 
@PranKe01: Das muss dann mit künstlichen Peter Ludolf Neuronen gemacht werden da klappt das schon auch wenn es vielleicht etwas dauern könnte bis er loswerkelt.
 
Ich möchte kein Spielverderber sein, aber diese Idee ist ein alter Hut. Vor vielen Jahren konnte sich so eine Idee nicht wirklich durchsetzen, da die Hardware zu teuer und obendrein auch noch zu langsam war. Ähnliche Hardware wurde mal vertrieben, um neuronale Netze besser trainieren zu können. Kam aber nicht wirklich weit. Siehe z.B. für eine vertriebene Komponente neueren Datums: http://www.heise.de/ct/meldung/Modulare-Hardware-fuer-neuronale-Netze-1378214.html In diesem Artikel sind auch ältere Projekte aus den 90ern aufgelistet.
 
@MrChaos: Wir leben aber in einer Zeit in der Leistungsfähige Hardware die nur vor ein paar Jahren exorbitant teuer und aufwändig zu fertigen ist, sehr schnell sehr günstig wird. Dieses dort hat auf einer fläche von 25cm² 3000 Neuronen. Stellen sie sich die Preis - Leistungs dichte vor wenn sich mit einem Aufbau dieser Größe ein System aus 3 Millionen Neuronen verwirklichen lässt, und das zu einem bruchteil des Preises sieht das ganze doch ganz anders aus. Verbesserte Fertigungsverfahren könnten hier eine ganz neue Art von Computern entstehen lassen, wenn Milliarden dieser künstilichen Neuronen miteinander vernetzt werden. Ein Hardwareseitig für eine Aufgabe perfektionierter Computer mit der Effizienz des Menschlichen gehirns was diese Aufgabe angeht, wäre ein Meilenstein in der Menschlichen Entwicklung.
 
@Speggn: Niemand sagt, dass die Entwicklung nicht weiter gehen soll. Ich hoffe sogar auf noch bessere Chips!


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