Künstliche Neuronen werden lebenden Nervenzellen immer ähnlicher

4. August 2016, 05:30
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Neuromorphe Mikro-Einheiten sollen immer größer werdenden Datenmengen schneller und effizienter verarbeiten

Rüschlikon – Das Gehirn ist hinsichtlich der Energieeffizienz jedem Computer haushoch überlegen. Damit die Technik diesem biologischen Vorbild zumindest ein kleinwenig näher kommt, tüfteln Wissenschafter an künstlichen Neuronen. IBM-Forschende haben nun erstmals solche Mikro-Einheiten erschaffen, die wie ihre natürlichen Vorbilder zufällig feuern und dadurch ultraschnelle Signale verarbeiten können.

Die Entwicklung stelle einen wichtigen Schritt hin zu energieeffizienten neuromorphen Computern dar, teilte das IBM-Forschungszentrum in Rüschlikon in der Schweiz mit. Die künstlichen Neuronen beruhen auf Phasenwechselmaterialien, die durch elektrische Impulse innerhalb von Nanosekunden von einer Phase in die andere wechseln – zum Beispiel von amorph zu kristallin.

Dabei wechseln sie von einer ungeordneten in eine geordnete atomare Struktur, was sich auf ihren elektrischen Widerstand auswirkt: Bei ungeordneter Struktur ist ihr Widerstand hoch, also ihre Leitfähigkeit gering, bei geordneter ist der Widerstand gering und die Leitfähigkeit hoch. Solche Phasenwechselmaterialien werden seit Jahren für Speicheranwendungen erforscht.

Parallelen zu lebenden Neuronen

Nun ist es den Wissenschaftern gelungen, Phase-Change-Neuronen aus Germanium-Antimon-Tellurid zu erzeugen – einem Material, das zum Beispiel bei wieder beschreibbaren Blu-ray-Discs zum Einsatz kommt. Das besondere an diesen künstlichen Neuronen ist jedoch, dass sie ähnlich wie ihre biologischen Vorbilder zufällig feuern.

"Man dachte lange, dass dieses unregelmäßige Feuern von Nervenzellen im Gehirn ein störendes Hintergrundrauschen wäre", sagte Studienautor Abu Sebastian. Aber neuere Forschung aus der Neuroinformatik habe gezeigt, dass diese stochastische Aktivität von Neuronengruppen rechnerische Auswirkungen habe, wie die Darstellung ultraschneller Signalabfolgen.

Auch die neu entwickelten Phase-Change-Neuronen schaffen es mit einem ähnlichen Trick, komplexe High-Speed-Signale zu verarbeiten. Dafür ordneten die IBM-Forschenden sie in Gruppen auf einem Chip an. Bei den künstlichen Neuronen beruht das zufällige Feuern jedoch darauf, dass sich die atomare Struktur bei jedem Phasenwechsel ein klein wenig anders anordnet.

Bessere Computer für größere Datenmengen

Wie das Team um Sebastian nun im Fachjournal "Nature Nanotechnology" berichtet, überstanden die Neuronen Milliarden von Phasenwechseln, könnten also mehrere Jahre in Betrieb sein. Interessant wäre die Technologie beispielsweise, um Sensordaten schnell und energiesparend zu verarbeiten oder auch für das sogenannte Internet der Dinge, in welchem Geräte miteinander kommunizieren.

"Uns geht es in erster Linie darum, bessere Computer zu bauen, um die immer größer werdenden Datenmengen zu verarbeiten", sagte Sebastian. "Aber gleichzeitig geben wir auch Hirnforschern ein Mittel an die Hand, um Verarbeitungsprozesse im Gehirn nachzustellen und dadurch besser zu verstehen." (APA, red, 4.8.2016)


Abstract
Nature Nanotechnology: "Stochastic phase-change neurons"

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