Neuromorphes Computing
Neuromorphes Computing ist der Prozess, bei dem Computer so entworfen und gebaut werden, dass sie die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachahmen, mit dem Ziel, künstliche Neuronen und Synapsen zu verwenden, um auf diese Weise Informationen zu verarbeiten.
Neuromorphe Computer nutzen künstliche Neuronen und Synapsen, um die Art und Weise nachzuahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Dadurch sind sie in der Lage, Probleme zu lösen, Muster zu erkennen und Entscheidungen schneller und effizienter zu treffen als die heute üblichen Computer.
Das Gebiet des neuromorphen Computing ist noch relativ neu. Abgesehen von der Forschung, die von Universitäten, Regierungen und großen Technologieunternehmen wie IBM und Intel Labs durchgeführt wird, gibt es nur sehr wenige Anwendungen in der realen Welt. Dennoch ist neuromorphes Computing sehr vielversprechend – insbesondere in Bereichen wie Edge Computing, selbstfahrende Autos, kognitives Computing und andere KI-Anwendungen. , Geschwindigkeit und Effizienz sind entscheidend.
Heute verdoppeln sich die größten KI-Berechnungen alle drei bis vier Monate, sagt Kwabena Boahen, Professor in Stanford und Experte für neuromorphes Computing. Viele Experten glauben, dass neuromorphes Computing die Grenzen des Mooreschen Gesetzes durchbrechen kann,Nach dem Mooreschen Gesetz verdoppeln sich die Daten nur alle zwei Jahre.
Wie sich neuromorphes Computing vom traditionellen Computing unterscheidet
Die neuromorphe Computerarchitektur unterscheidet sich von der heute allgemein verwendeten traditionellen Computerarchitektur, der sogenannten Von-Neumann-Architektur.
Von-Neumann-Computer verarbeiten Informationen im Binärsystem, d. h. alle Daten sind entweder 1 oder 0. Sie sind sequenziell aufgebaut und es gibt eine klare Unterscheidung zwischen der Datenverarbeitung (auf der CPU) und der Speicherung im Arbeitsspeicher (RAM).
Neuromorphe Computer hingegen können über Millionen künstlicher Neuronen und Synapsen verfügen und gleichzeitig unterschiedliche Informationen verarbeiten. Dadurch verfügt das System über wesentlich mehr Rechenmöglichkeiten als ein Von-Neumann-Rechner. Neuromorphe Computer integrieren außerdem Speicher und Verarbeitung enger und beschleunigen so datenintensive Aufgaben.
Jahrzehntelang blieben Von-Neumann-Rechner der Standard und wurden für Anwendungen von der Textverarbeitung bis hin zu wissenschaftlichen Simulationen eingesetzt. Allerdings sind sie nicht energieeffizient und es kommt häufig zu Engpässen bei der Datenübertragung, die die Leistung beeinträchtigen. Mit der Zeit wird es für die Von-Neumann-Architektur immer schwieriger, die von uns benötigte Steigerung der Rechenleistung bereitzustellen. Dies hat Forscher dazu veranlasst, nach alternativen Architekturen wie neuromorphen und Quantenarchitekturen zu suchen.
Vorteile des neuromorphen Computing
Neuromorphes Computing bietet zahlreiche Vorteile, die es zu einer transformativen Ergänzung der fortschrittlichen Computing-Landschaft machen.
Schneller als herkömmliche Computer
Neuromorphe Systeme sind so konzipiert, dass sie die elektrischen Eigenschaften echter Neuronen genauer nachahmen, was Berechnungen beschleunigen und den Energieverbrauch senken kann.
Gut in der Mustererkennung
Da neuromorphe Computer Informationen auf eine derart hochgradig parallele Weise verarbeiten, sind sie besonders gut darin, Muster zu erkennen. Im Großen und Ganzen bedeutet das, dass sie auch gut Anomalien erkennen können, was in allen Bereichen von der Cybersicherheit bis zur Gesundheitsüberwachung nützlich ist, sagte Danielescu von Accenture Labs.
Kann schnell lernen
Neuromorphe Computer sind außerdem so konzipiert, dass sie in Echtzeit lernen und sich an veränderte Reize anpassen, genau wie Menschen, indem sie die Stärke der Verbindungen zwischen Neuronen auf der Grundlage von Erfahrungen verändern. Diese Vielseitigkeit ist bei Anwendungen nützlich, die kontinuierliches Lernen und schnelle Entscheidungsfindung erfordern, sei es, um einem Roboter die Arbeit am Fließband beizubringen oder einem Auto das autonome Fahren auf einer belebten Stadtstraße zu ermöglichen.
Hohe Effizienz und Energieeinsparung
Einer der wichtigsten Vorteile des neuromorphen Computing ist seine Energieeffizienz, die insbesondere für die KI-Fertigung von Vorteil ist.
Neuromorphe Computer können Daten gemeinsam auf jedem einzelnen Neuron verarbeiten und speichern, anstatt wie bei der Von-Neumann-Architektur für jedes Neuron einen separaten Bereich zu haben. Durch diese parallele Verarbeitung können mehrere Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden, wodurch sie schneller und mit weniger Energieaufwand erledigt werden. Ein Spiking-Neural-Netzwerk führt Berechnungen nur als Reaktion auf einen Spike durch, was bedeutet, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt nur ein kleiner Teil der Neuronen im System Strom verbraucht, während der Rest im Leerlauf bleibt.