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Neurochips: Ein Hirn aus Silizium

Neuromorphe Computerchips sollen Nervenzellen nachbilden und eine neue Ära der Informatik einläuten. Vor allem ihre extreme Sparsamkeit begeistert Hardwareentwickler.
Natur trifft TechnikLaden...

Seinen ersten Computer bekam Kwabena Boahen als Teenager geschenkt. Das war 1982. Damals lebte der Ghanaer noch in Accra. "Es war ein ziemlich cooles Ding", erinnert sich Boahen. Er brauchte nur einen Kassettenrekorder als Datenspeicher und einen Fernseher als Monitor, und schon konnte er losprogrammieren.

Erst als Boahen begriff, wie simpel der Rechner funktioniert, schmolz seine Begeisterung dahin. "Der Prozessor schob permanent Daten hin und her, und ich dachte: 'Mensch, der muss ja wie verrückt schuften!'" So ein Computer könne ruhig etwas »mehr Afrika« vertragen, sagte sich Boahen, "ein bisschen flexibler und weniger rigide arbeiten".

Als Bioingenieur an der Stanford University in Kalifornien zählt Boahen inzwischen zu einem erlauchten Kreis von Forschern, die genau solche Computer entwickeln wollen – indem sie unser Denkorgan nachbilden. Das Gehirn arbeitet bemerkenswert effizient und kann trotzdem Berechnungen ausführen, die selbst die besten Supercomputer in die Knie zwingen. Und das, obwohl es aus höchst unzuverlässigen Komponenten besteht. Ein Haufen organischer, langsamer und veränderlicher Nervenzellen, der in einem Schuhkarton bequem Platz hätte und dabei weniger Energie als eine Glühbirne verbraucht, kontrolliert Bewegungen, versteht Sprache und zieht logische Schlüsse. Nichts an diesem System erinnert auch nur entfernt an einen zentralen Prozessor.

Um ähnliche Leistungen genauso mit Siliziumtechnologie zu ermöglichen, setzen Forscher inzwischen auf nicht digitale Chips, die Netzen aus natürlichen Neuronen möglichst stark ähneln. Das von Boahen entwickelte System Neu­rogrid besteht aus einer Million Bausteinen – und simuliert damit etwa so viele Neurone, wie im Kopf einer Honigbiene stecken.

Nach einem Vierteljahrhundert Entwicklungsarbeit rücken nun konkrete Anwendungen für die "neuromorphe Technologie" in Reich­weite ...

9/2014

Dieser Artikel ist enthalten in Gehirn&Geist 9/2014

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  • Quellen

Eliasmith, C. et al.: A Large-Scale Model of the Functioning Brain. In: Science 338, S. 1202-1205, 2012

Mahowald, M., Douglas, R.: A Silicon Neuron. In: Nature 354, S. 515-518, 1991

Mahowald, M. A., Mead, C.: The Silicon Retina. In: Scientific American 264, S. 76-82, 1991

Mead, C.: Analog VLSI and Neural Systems. Addison-Wesley, Hallbergmoos 1989

Mead, C.: Neuromorphic Electronic Systems. In: Proceedings of the IEEE 78, S. 1629-1636, 1990