GRAZ / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Effizienz des menschlichen Gehirns ist beeindruckend: Mit nur 20 Watt Energie bewältigt es komplexe Aufgaben, die von der Wahrnehmung bis zur Rationalität reichen. Forscher der TU Graz arbeiten daran, diese Effizienz auf künstliche neuronale Netzwerke zu übertragen.
Das menschliche Gehirn ist ein Meisterwerk der Natur, das mit erstaunlich wenig Energie auskommt. Während es nur etwa 20 Watt benötigt, um seine 86 Milliarden Neuronen zu betreiben, verschlingen die Rechenzentren, die große KI-Modelle wie ChatGPT betreiben, enorme Energiemengen, die in Mega- oder sogar Gigawatt gemessen werden. Diese Diskrepanz hat Forscher dazu inspiriert, die Funktionsweise des Gehirns genauer zu untersuchen und auf künstliche neuronale Netzwerke zu übertragen.
Ein vielversprechender Ansatz in diesem Bereich sind neuromorphe Systeme, die versuchen, die Struktur und Arbeitsweise des Gehirns nachzuahmen. Robert Legenstein und sein Team am Institute of Machine Learning and Neural Computation der TU Graz sind führend in dieser Forschung. Sie arbeiten an einem Projekt der University of California in Santa Barbara, das neue Hardware entwickelt, die nach völlig anderen Prinzipien als herkömmliche Computersysteme funktioniert.
Im Gegensatz zu digitalen Systemen, bei denen alle Knotenpunkte ständig Informationen weitergeben, feuern Neuronen im Gehirn nur dann, wenn sie tatsächlich etwas zu sagen haben. Diese Effizienz könnte durch sogenannte Spiking Neural Networks erreicht werden, die nur bei Bedarf aktiv werden. Legenstein geht davon aus, dass bei geeigneter Hardware die Arbeitsweise bis zu 10.000-mal effizienter sein könnte als bisher.
Ein weiterer Schlüssel zur Effizienz des Gehirns sind die Synapsen, die als Vorbild für Memristoren dienen. Diese analogen Rechenchips kombinieren Speicher und Rechenelement in einem und benötigen keinen ständigen Austausch elektrischer Signale. Dadurch entsteht eine natürliche Gewichtung, die der der Synapsen im Gehirn ähnelt.
Die Herausforderung besteht darin, diese Spiking Neural Networks direkt auf der Hardware zu trainieren. Hier kommen Legenstein und sein Team ins Spiel, die an Lernalgorithmen arbeiten, die den analogen Systemen ihre Fähigkeiten verleihen. In einem früheren Projekt mit IBM haben sie bereits das schnelle Erlernen einer Bewegung durch einen Roboterarm umgesetzt.
Langfristig könnten neuromorphe Chips in alltäglichen Geräten wie Handys oder Notebooks verbaut werden. Diese Technologie könnte nicht nur die Energieeffizienz von KI-Systemen drastisch verbessern, sondern auch deren Einsatzmöglichkeiten erweitern. Die Forscher hoffen, dass neuromorphe Systeme in weniger als zehn Jahren marktreif sein könnten.
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