Kompostierbare Polymergehirne erkennen Herzprobleme
TU Dresden arbeitet an Reservoir-Rechnern, die nur einmal im „Leben“ lernen
Dresden, 20. Juli 2021. Elektronikforscher aus Dresden arbeiten an Reservoir-Computern, die nach ihrem erstmaligen Anlernprozess wie fest verdrahtete Künstliche Intelligenzen (KI) arbeiten. Dabei setzt das Team um Prof. Stefan Mannsfeld und Matteo Cucchi vom „Integriertem Zentrum für angewandte Physik und photonische Materalien“ (IAPP) in der Dresden auf Polymerfasern, die sie durch Elektropolymerisation stark vernetzt haben. „Diese Netzwerke ähneln den Synapsennetzen im Gehirn und bilden künstliche neuronale Netzwerke“, betont Stefan Mannsfeld.
Neue Diagnostik-Möglichkeiten im Alltag absehbar
Das leitfähige Polymernetzwerk ist imstande, elektrische Signale zu leiten und zu verteilen. Es wird einmalig angelernt und dann fixiert – sich umformen und dazulernen kann dieses neuronale Netz danach nicht mehr. Aber es kann dann ganz bestimmte Signal-Muster viel schneller analysieren als ein klassischer Digitalcomputer. „Einsetzbar sind solche Systeme beispielsweise, um bei einem Patienten Herzschlag-Anomalien zu erkennen“, erklärt der Professor. Dies könne neue Wege bei der Alltagsdiagnostik eröffnen, etwa durch Hautsensoren in Armbändern, die Herzprobleme erkennen.
Computer endet auf dem Komposthaufen
Derartige Reservoir-Rechner lösen insofern nur ihre angelernte spezielle Aufgabe besonders schnell, sind aber nicht universell einsetzbar. Doch auch ökologische Aspekte sprechen für die Polymer-Synapsen: Sie sind laut IAPP biologisch abbaubar, sind ohne giftige Lösungsmittel bei niedrigen Temperaturen herstellbar und verbrauchen im laufenden Betrieb nur wenige Nanowatt (Billionstel Watt).
Autor: Heiko Weckbrodt
Quelle: Vor-Ort-Termin am IAAP, Interview Mannsfeld
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