JENA / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung neuromorpher Chips, inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns, könnte die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten, revolutionieren. Diese Technologie, die von der Physikerin Heidemarie Krüger und ihrem Team vorangetrieben wird, verspricht eine energieeffiziente und leistungsstarke Alternative zu herkömmlichen Computern.
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Die Forschung an neuromorphen Chips, die sich an der Informationsverarbeitung des menschlichen Gehirns orientieren, hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Heidemarie Krüger, eine führende Physikerin am Leibniz-Institut für Photonische Technologien und der Friedrich-Schiller-Universität Jena, hat mit ihrem Team eine Technologie entwickelt, die Daten direkt am Entstehungsort speichert und verarbeitet. Diese Methode vermeidet die aufwendigen und energieintensiven Übertragungen zwischen Prozessor und Speicher, die bei herkömmlichen Computern notwendig sind.
Neuromorphe Systeme nutzen Prinzipien wie parallele Datenverarbeitung und adaptive Lernprozesse, um eine effiziente Signalübertragung zu gewährleisten. Diese Eigenschaften machen sie besonders interessant für Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz, im maschinellen Lernen und in der Sensorik. Die von Krüger entwickelte Technologie basiert auf Memristoren, die als Speicher- und Verarbeitungsgerät fungieren. Diese Bauelemente speichern ihren Widerstand auch bei abgeschaltetem Strom und ermöglichen so eine flexible Datenverarbeitung.
Die Memristor-Technologie, die von Krügers Startup Techifab entwickelt wird, unterscheidet sich von bisherigen Ansätzen durch ihre Fähigkeit, Informationen ähnlich wie Synapsen im Gehirn zu speichern und zu verarbeiten. Diese Technologie ermöglicht eine schnelle, dezentrale Datenanalyse und spart dabei erheblich Energie. Anwendungen reichen von selbstfahrenden Autos bis hin zu smarten Industrieanlagen, wo eine schnelle und zuverlässige Datenverarbeitung entscheidend ist.
Der Ursprung dieser Technologie liegt in einer zufälligen Entdeckung im Jahr 2011, als Krügers Team während einer Materialanalyse eine charakteristische Schleifen-Kurve beobachtete. Diese Entdeckung führte zur Entwicklung künstlicher Synapsen aus Bismut und Eisenoxid. Dank einer Förderung durch die Bundesagentur für Sprunginnovationen konnte die Entwicklung dieser Technologie erheblich beschleunigt werden.
Die neuromorphen Chips werden bereits in Pilotprojekten getestet, wobei sich gezeigt hat, dass sie selbst kleinste Veränderungen präzise erkennen und Verschleißmuster zuverlässig vorhersagen können. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für die vorausschauende Wartung von Maschinen und sicherheitskritische Anwendungen wie autonomes Fahren.
Während klassische Prozessoren an physikalische und energetische Grenzen stoßen, bieten neuromorphe Systeme eine vielversprechende Alternative. Sie kombinieren Speicher- und Recheneinheit, was nicht nur den Energieverbrauch senkt, sondern auch neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen eröffnet. Krügers Ziel ist es, Systeme zu entwickeln, die nicht nur Daten analysieren, sondern auch lernen, Muster zu erkennen und flexibel auf neue Situationen zu reagieren.
Die Zukunft dieser Technologie sieht vielversprechend aus. Der aktuelle Prototyp verfügt über 32 Memristoren, und in der nächsten Entwicklungsstufe soll die Anzahl auf über 200 steigen. Dies würde die Abbildung komplexerer neuronaler Netze ermöglichen und die Entwicklung autonomer Systeme weiter vorantreiben.
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