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TU Dresden stellt in USA künstliche Neuronen vor

Die SpiNNaker-Neurocomputer beruhen auf ARM-Prozessoren mit sehr vielen Kernen, die bei Globalfoundries produziert werden und auf denen die künstlichen Neuronen per Software simuliert werden. Die aktuelle Generation kommt an die Leistungsklasse von Tiergehirnen heran. In naher Zukunft wollen die Dresdner Forscher damit aber in die Klasse der Menschengehirne vorstoßen. Foto: Heiko Weckbrodt

Die SpiNNaker-Neurocomputer beruhen auf ARM-Prozessoren mit sehr vielen Kernen, die bei Globalfoundries produziert werden und auf denen die künstlichen Neuronen per Software simuliert werden. Die aktuelle Generation kommt an die Leistungsklasse von Tiergehirnen heran. In naher Zukunft wollen die Dresdner Forscher damit aber in die Klasse der Menschengehirne vorstoßen. Foto: Heiko Weckbrodt

Auch Intel und Uni Heidelberg präsentieren im Wettlauf um Künstliche Gehirne ihre neuromorphen Chips

Dresden/Hillsboro, 19. Februar 2018. Dresdner Neuroelektroniker werden auf der „Nice“-Konferenz in den USA eine neue Generation gehirnähnlicher Computer vorstellen. Das hat die TU Dresden heute angekündigt.

SpiNNakers basieren auf den ARM-Prozessoren von Smartphones

Dr. Sebastian Höppner von der Professur für hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik will demnach auf der Konferenz auf dem Intel-Campus in Hillsboro einen neuen „SpiNNaker“-Chip vorstellen. Der basiert auf der ARM-Prozessorarchitektur, die auch in fast allen heutigen Smartphones steckt. Die SpiNNakers haben aber mehr Prozessorkonzerne – jeweils 144 „ARM Cortex M4“-Kerne pro Chip. Das Basiskonzept dafür hatte Prof. Steve Furber von der Universität Manchester  in Großbritannien entwickelt. Dessen Team übergab die Weiterentwicklung Technologie den Dresdner Kollegen. Ein erstes Einsatzfeld dieser „SpiNNaker“-Chips könnte zum Beispiel die Echtzeit-Simulation von Gehirnmodellen sein.

Von Bäumen lernen heißt lernen lernen

Die SpiNNakers sind allerdings nur eine von mehreren Pfaden, auf denen Forscher weltweit darum wetteifern, das menschliche Gehirn zu verstehen und letztlich künstlich nachzubauen. Dr. Johannes Schemmel vom Kirchhoff-Institut für Physik der Universität Heidelberg wird beispielsweise den Prototypen eines neuen „BrainScaleS“-Chip präsentieren. Dieser Schaltkreis kombiniert digitale und analoge Rechentechnik. Er solle lernfähig sein und das Dendriten-Baummodell unterstützen. Dieses Modell interpretiert Entscheidungen und Lernprozesse als Verzweigungen, die ähnlichen Gesetzen folgen wie die Verästelungen an Bäumen.

Intel präsentiert „Loihi“-Forschungschip

Gastgeber Intel selbst will erstmals die technischen Details seines kürzlich angekündigten „Loihi“-Forschungschip vorstellen. „Diese neuartige Prozessortechnologie enthält einen hochentwickelten Befehlssatz für neuronale Netzwerke aus ,feuernden’ Neuronen sowie programmierbare Mikrocodes für Lernregeln“, heißt es in einer Mitteilung der TU Dresden. „Loihi unterstützt eine Reihe von On-Chip-Lernmodellen für überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen sowie Lernprozesse, die auf Verstärkung beruhen.“

Künstliche Intelligenz gilt als neue Schlüsseltechnologie

Der Wettlauf um künstliche Gehirne hat handfeste Gründe. Denn aus künstlichen Neuronen vernetzte Systeme könnten nicht nur den Schlüssel liefern, um manche Nervenkrankheiten besser zu verstehen. Sie könnten auch die „Künstliche Intelligenz“ (KI) von Computern auf eine neue Stufe heben und ihnen beibringen, selbstständig neues Wissen zu lernen. Die KI-Technologie gilt wiederum als Schlüsseltechnologie für viele Industriezweige vom Automobilbau bis zur Finanzbranche. Als Industrie-Pionier tut sich in diesem Sektor vor allem das US-Unternehmen Nvidia hervor, das – anders als die meisten Forscher- bereits funktionsfähige KI-Plattformen in Serie verfügbar hat. Nvidias KI-Chips haben teils Tausende Rechnerkerne. hw

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