Künstliche Gehirne

Ziel sind Computerchips, die nach Vorbild des menschlichen Gehirns in der Lage sind, Millionen Rechenprozesse gleichzeitig und effizient abzuarbeiten. Um das zu ermöglichen, setzt das Gehirn auf etwa 100 Bio. Synapsen, die als Schaltzentralen für Nervenimpulse fungieren. Solche Snypasen haben die Forscher nun erstmals künstlich hergestellt und getestet.

'Wenn es uns gelingt, kleine neuromorphe Computerchips zu entwickeln, die wie das Gehirn Millionen von Rechenaufgaben parallel erledigen, bräuchten wir keine riesigen Supercomputer mehr', erklärt Jeehwan Kim, Projektleiter am Research Laboratory of Electronics and Microsystems Technology Laboratories des MIT. Das größte Hindernis auf dem Weg zu solchen kleinen künstlichen Intelligenzen seien bislang immer die neuronalen Synapsen gewesen. 'So etwas künstlich herzustellen, ist eine enorme Herausforderung', stellt Kim klar.

Genau das hat der Forscher mit seinem Team geschafft. Sie haben tatsächlich eine künstliche Synapse produziert, mit der sie die Stärke der elektronischen Ladung, die durch sie hindurchfließt, präzise kontrollieren können. 'Das funktioniert in etwa so, wie wenn Ionen sich zwischen Neuronen hindurch bewegen', erläutert Kim. Hierfür wurde ein eigener kleiner Chip mit solchen Synapsen aus Siliziumgermanium fabriziert. 'Das markiert einen riesigen Schritt in Richtung von portablen, neuromporphen Chips, die mit einem geringen Stromverbrauch zur Mustererkennung oder anderen Lernaufgaben eingesetzt werden können', so der Experte.

Die ersten Tests mit dem neuartigen künstlichen Synapsen sollen laut Kim sehr erfolgreich verlaufen sein. Dabei mussten die winzigen Bauteile, die rund 25 Nanometer im Durchmesser erreichen, verschiedene Lernaufgaben bewältigen. Unter anderem ging es etwa darum, unterschiedliche Stichproben von Handschriften zu erkennen. 'Solche Dinge gelten in der Forschung als sehr gute erste Tests für neuromorphe Chips', betont der Wissenschaftler.

Für ihre Experimente haben die Forscher eine Computersimulation eines neuronalen Netzwerks erstellt, das aus drei Schichten besteht, die über zwei dazwischenliegende Lagen mit künstlichen Synapsen verbunden sind. Diese Simulation wurde anschließend mit einem Datenset aus zigtausenden Handschriften gefüttert. Das neuronale Netzwerk schaffte dabei eine Trefferquote von 95 Prozent.

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