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Computerarchitekturen

Like a Brain

20. Februar 2020, 10:18 Uhr   |  Cornelia Meier

Like a Brain
© microstock3D - shutterstock.com

Computer, die wie ein menschliches Gehirn arbeiten. Was zunächst stark nach Science-Fiction klingt, ist gar nicht so abwegig. Im Februar ist der Startschuss für ein EU-weites Forschungsprojekt zum Thema neuromorphe Computing gefallen. Es trägt den treffenden Namen NeurONN.

Ein Forschungsteam der Fraunhofer-Einrichtung für Mikrosysteme und Festkörper-Technologien (EMFT) kooperiert im Anfang 2020 gestarteten EU-Projekt “NeurONN” mit sechs europäischen Partnern. Gearbeitet werden soll ein neuer neuromorpher Ansatz, der auf energieeffizienten Elementen und Architekturen beruht.

Das sogenannte neuromorphe Computing setzt Technologien ein, die das menschliche Gehirn und Nervensystem nachahmen. Damit sei es zur Lösung komplexer und umfassender assoziativer Lernprobleme prädestiniert, so die Pressemitteilung. Gleichzeitig berge es die Chance, den Energieverbrauch der aktuell siliziumbasierten Schaltkreise zu reduzieren.

Von Neuronen und Synapsen

Bei der neurologisch inspirierten Computerarchitektur werden Informationen in der Phase von gekoppelten oszillierenden Elementen verschlüsselt, die zu einem neuronalen Netzwerk verschaltet sind. Analog zum Gehirn heißen die beiden Schlüsselkomponenten beim neuromorphen Rechnen Neuron und Synapse. Sie bilden die verteilten Rechen- sowie Speichereinheiten nach. Als Neuronen kommen im Projekt neuartige Elemente auf der Basis von Vanadiumdioxid zum Einsatz, die laut Aussage der Forscher 250-mal effizienter als moderne digitale Oszillatoren sein können.

Das Team des Fraunhofer EMFT beschäftigt sich im Rahmen des Projektes mit einer Laufzeit von 36 Monaten vor allem mit den Synapsen: Es entwickelt 2-D-Memristoren (Kunstwort aus Memory und Resistor) im Nanomaßstab auf Basis von 2-D-Nanomaterialien. Die winzigen Speicherbausteine, die Zustandsinformationen auch ohne anliegende Spannung bewahren, sollen in Hinblick auf Schaltgeschwindigkeit, Lebensdauer und Energieverbrauch 330-mal effizienter sein als aktuell eingesetzte Techniken.

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