Brain-on-a-Chip: Zehntausende künstliche Synapsen im Einsatz
Wissenschaftler am MIT haben es geschafft, die neuronalen Strukturen des Gehirns wesentlich besser in einem Chip abzubilden als bisher. Dafür haben sie ein Hindernis der Architektur überwunden und könnten so den Weg aus dem Labor heraus ebnen.
Die Simulation neuronaler Netze in Software hat verschiedene Anwendungen bereits massiv vorangebracht, was letztlich zu dem großen Hype um zahlreiche neue KI-Verfahren führte. Und natürlich wäre es sehr viel effizienter, wenn die simulierten Schaltungen nicht auf klassischen Prozessoren simuliert werden müssten, sondern direkt als Hardware zur Verfügung stünden. Die grundlegende Architektur entsprechender Chips gibt es schon seit einiger Zeit. Doch bei einer Miniaturisierung in Dimensionen, wie sie heute üblich sind, wurden die Ionen-Flüsse sehr unzuverlässig.
Den Forschern am MIT ist es nun aber gelungen, die einzelnen Memristoren, die hier statt den bekannten Transistoren zum Einsatz kommen, durch den Einsatz von Silber und Kupfer an einem Silizium-Träger in einer Größe bauen zu können, die akzeptabel wäre. Zehntausende künstliche Nervenleiter lassen sich so nun in einem winzigen Chip zusammenfassen und stabil betreiben.
Und auch echte Bearbeitungs-Schritte konnte die Architektur recht schnell erlernen. Damit war es dann möglich, Fotos zu schärfen oder weichzuzeichnen. Und da das Original jeweils noch im Gedächtnis des Chips vorhanden war, konnte der ursprüngliche Zustand auch wieder hergestellt werden, ohne dass man eine Kopie benötigt hätte.
Das Ziel besteht nun darin, die Architektur so weiterzuentwickeln, dass sie noch leistungsfähiger und auch einfach zu produzieren wird. Auf diese Weise könnte man in absehbarer Zeit beispielsweise KI-Beschleuniger in Smartphones verbauen, die Aufgaben erledigen, die bisher nur von Algorithmen leistbar sind, die in den leistungsfähigen Cloud-Datenzentren betrieben werden.
Den Forschern am MIT ist es nun aber gelungen, die einzelnen Memristoren, die hier statt den bekannten Transistoren zum Einsatz kommen, durch den Einsatz von Silber und Kupfer an einem Silizium-Träger in einer Größe bauen zu können, die akzeptabel wäre. Zehntausende künstliche Nervenleiter lassen sich so nun in einem winzigen Chip zusammenfassen und stabil betreiben.
Tests laufen vielversprechend
Erste Tests mit der neuen Architektur haben bereits vielversprechende Ergebnisse gebracht. Die Forscher konzentrierten sich dabei auf einen der am weitesten verbreiteten Anwendungsbereiche für KI-Technologien: Die automatisierte Bildbearbeitung. So konnten sie den Chip bereits dazu bringen, sich die Abbildung einer Struktur in ähnlicher Form zu merken, wie es im Gehirn geschieht, und das Original dann quasi aus dem Gedächtnis wieder abzurufen.Und auch echte Bearbeitungs-Schritte konnte die Architektur recht schnell erlernen. Damit war es dann möglich, Fotos zu schärfen oder weichzuzeichnen. Und da das Original jeweils noch im Gedächtnis des Chips vorhanden war, konnte der ursprüngliche Zustand auch wieder hergestellt werden, ohne dass man eine Kopie benötigt hätte.
Das Ziel besteht nun darin, die Architektur so weiterzuentwickeln, dass sie noch leistungsfähiger und auch einfach zu produzieren wird. Auf diese Weise könnte man in absehbarer Zeit beispielsweise KI-Beschleuniger in Smartphones verbauen, die Aufgaben erledigen, die bisher nur von Algorithmen leistbar sind, die in den leistungsfähigen Cloud-Datenzentren betrieben werden.
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