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Technology Review

Forscher entwickeln neuartiges elektronisches Gehirn

Deep Learning und auf KI spezialisierte Beschleunigerchips sind erst der Anfang. Die nächste Generation neuromorpher Hardware soll dem Gehirn ein gutes Stück näher kommen.

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Elektronisches Gehirn

Steve Furber von der University of Manchester arbeitet an Prozessoren, die so effizient wie das menschliche Gehirn arbeiten sollen.

(Bild: Chris Foster/University of Manchester)

Die zur Zeit so erfolgreichen tiefen, neuronalen Netze folgen den Prinzipien biologischer Nervensysteme: Neuronen empfangen Signale über Synapsen, verrechnen sie und schicken das Resultat an andere Neuronen. Sie sind in Schichten aufgebaut, und sie lernen, indem sie die Effizienz verändern, mit der Synapsen die Impulse übertragen. So weit, so hirnartig.

Trotzdem sind künstliche neuronale Netzen extrem vereinfachte Abbilder dessen, was Neurowissenschaftler in Gehirnen tatsächlich beobachten, berichtet Technology Review in seiner April-Ausgabe. Gehirne sind wesentlich stärker vernetzt, und sie schicken Impulse zwischen ihren Schichten hin und her. Echte Neuronen sind zudem keine eindimensionalen Integrationseinheiten, sondern räumlich ausgedehnte Wesen mit Ästen voller Synapsen. Und sie arbeiten nicht nur digital, sondern integrieren Informationen auch analog.

„Ein Netzwerk mit zwölf Schichten und starkem Feedback kann womöglich ein Netzwerk mit 100 Schichten ohne Feedback abbilden“, sagt Steve Furber von der University of Manchester. „Aber niemand weiß, wie man ein Netzwerk mit derart starkem Feedback analysieren soll.“ Dazu hat er nun das Netzwerk SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture) gebaut. Es soll Hirnforschern und KI-Forschern eine Plattform bieten, um hochvernetzte Systeme zu erforschen. „Das Besondere an SpiNNaker ist, dass wir damit eine Konnektivität auf dem Niveau des Gehirns schaffen können“, sagt Furber

Das System ist ein Monstrum von einem Rechner: 600 Platinen mit je 48 ARM-Chips mit 18 Rechnerkernen pro Chip: macht rund eine halbe Million Rechnerkerne. Auf jedem Chip läuft eine Simulation von 16000 Neuronen – zusammen simulieren sie 460 Millionen Neuronen mit insgesamt 460 Milliarden Synapsen. Die Kommunikation in diesem Netz läuft vollständig asynchron ab. Jeder Chip folgt seinem eigenen Takt und verarbeitet eingehende Spikes, sobald er sie registriert.

Eine vordefinierte Aufgabe hatte SpiNNaker indes nicht. Die Geldgeber des Human Brain Project verlangten nur, dass Furber ein hochvernetztes, spike-basiertes System mit mindestens einer halben Million Neuronen baut und dann öffentlich zugänglich macht. Seit Mitte 2016 kann jeder, der Lust hat, über das Internet seine Blaupausen für ein neuronales Netz an SpiNNaker schicken. Einige Forschergruppen haben sich sogar Platinen mit SpiNNaker-Chips per Post liefern lassen, um darauf neuronale Netze für ihre Roboter zu implementieren, etwa den „SpOmnibot“ der TU München. Dessen gesamte Informationsverarbeitung, vom visuellen Input bis zu den Steuersignalen an die Räder, wird von SpiNNaker-Chips ausgeführt.

Mehr zu dem Thema in der aktuellen Ausgabe von Technology Review (jetzt im gut sortierten Zeitschriftenhandel und im heise shop erhältlich).

(Christian Honey) / (wst)

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