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Künstliches Gehirn: Neurone & Co. – Imitieren mit Silizium

Um Computern das Denken beizubringen und obendrein das Gehirn besser zu verstehen, bauen Forscher es aus elektronischen Bausteinen nach. Ihre Devise lautet dabei: Emulation statt Simulation.
Neurone und Co_Universitaet Heidelberg

Wer schon mal sein Notebook auf den Knien jonglierte, der weiß: Datenverarbeitung ist eine heiße Angelegenheit. Gut 40 Watt benötigt ein solcher Rechner im Betrieb – und gibt sie fast vollständig als Wärme wieder ab. Das ist etwa doppelt so viel, wie das menschliche Gehirn verbraucht, das seinen täglichen Energiebedarf aus zwei 200-Gramm-Bechern Fruchtjogurt decken könnte. Nun ist ihm zwar noch jeder Taschenrechner überlegen, wenn es gilt, große Zahlen miteinander zu multiplizieren. Doch wenn in unerwarteten Situationen Entscheidungen getroffen werden müssen, macht selbst der modernste Hochleistungsrechner dem Gehirn nichts vor.

Versucht man, diese Fähigkeit mit digitalen Computern zu simulieren, wachsen die Anforderungen ins Gigantische. Ausgedrückt in der „Fruchtjogurt-Metrik“: Ein Hochleistungsrechner verbraucht leicht 100 Kilowatt, entsprechend 10 000 Bechern Jogurt an einem Tag – ein echtes Problem. Die Lösung finden wir in einer Form der Informationsverarbeitung, die sich auf ihre Anfänge besinnt: mit analogen statt digitalen Schaltkreisen. Auf diese Weise wollen Forscher die Biologie nachahmen, statt sie zu simulieren – mit Hilfe „neuromorpher Rechner“.

Ein menschliches Gehirn besteht aus mindestens 100 Milliarden räumlich organisierten Nervenzellen, die ein paar Mal pro Sekunde Informationen in ein Netzwerk aus rund einer Billiarde Verbindungen speisen. Seine Arbeitsweise ist das Resultat der Evolution auf der einen sowie von Lern- und Entwicklungsprozessen des Individuums auf der anderen Seite. Ein Prozessor hingegen basiert auf einem Siliziumchip mit definierten funktionellen Einheiten, die im Gigahertztakt einer zentralen Systemuhr Daten austauschen und dabei Programmkodes abarbeiten...

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  • Quellen

Brüderle, D. et al.: A Comprehensive Workflow for General-Purpose Neural Modeling with Highly Configurable Neuromorphic Hardware Systems. In: Biological Cybernetics 104(4 – 5), S. 263 – 296, 2011

Indiveri, G. et al.: Neuromorphic Silicon Neuron Circuits. In: Frontiers in Neuromorphic Engineering 10.3389/fnins.2011.00073

Mead, C.: Analog VLSI and Neural Systems. Addison Wesley Publishing Company, Boston 1989

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