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Ein Gehirn auf einem Siliziumchip aufbauen
Ein internationales Wissenschaftlerteam in Europa hat einen Siliziumchip entwickelt, der wie ein menschliches Gehirn funktionieren soll. Mit 200.000 Neuronen, die durch 50 Millionen synaptische Verbindungen verbunden sind, kann der Chip die Lernfähigkeit des Gehirns besser nachahmen als jede andere Maschine.
Ein intelligenter Chip: Wissenschaftler in Europa verwenden konventionelle Techniken zur Chipherstellung, um Schaltkreise zu entwickeln, die die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachahmen. Dieser frühe Prototyp hat nur 384 Neuronen und 100.000 Synapsen, aber die neueste Version enthält 200.000 Neuronen und 50 Millionen Synapsen.
Obwohl der Chip nur einen Bruchteil der Anzahl von Neuronen oder Verbindungen hat, die in einem Gehirn zu finden sind, ermöglicht sein Design eine Skalierung, sagt Karlheinz Meier , einem Physiker an der Universität Heidelberg, der das Projekt Fast Analog Computing with Emergent Transient States koordiniert hat, oder FACETTEN .
Die Hoffnung ist, dass die Nachbildung der Struktur des Gehirns in Computerform dazu beitragen kann, unser Verständnis für die Entwicklung massiv paralleler, leistungsstarker neuer Computer zu verbessern, sagt Meier.
Dies ist nicht das erste Mal, dass jemand versucht, die Funktionsweise des Gehirns nachzubilden. Eine Anstrengung namens Blaues Gehirn Projekt, betrieben von Henry Markram an der Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne in der Schweiz verwendet riesige Datenbanken mit biologischen Daten, die von Neurologen aufgezeichnet wurden, um eine äußerst komplexe und realistische Simulation des Gehirns auf einem IBM-Supercomputer zu erstellen.
FACETS hat die gleichen Datenbanken angezapft. Aber anstatt Neuronen zu simulieren, sagt Karlheinz, bauen wir sie. Unter Verwendung eines standardmäßigen 20-Zoll-Siliziumwafers bauen die Forscher die Neuronen und Synapsen als Schaltkreise aus Transistoren und Kondensatoren nach, die die gleiche Art von elektrischer Aktivität wie ihre biologischen Gegenstücke erzeugen sollen.
Ein Neuronen-Schaltkreis besteht typischerweise aus etwa 100 Komponenten, während eine Synapse nur etwa 20 benötigt. Weil es aber so viel mehr davon gibt, nehmen die Synapsen den größten Platz auf dem Wafer ein, sagt Karlheinz.
Der Vorteil dieses fest verdrahteten Ansatzes gegenüber einer Simulation besteht darin, dass Forscher die hirnähnliche Struktur auf wirklich parallele Weise nachbilden können, so Karlheinz weiter. Simulationen in Echtzeit ablaufen zu lassen, erfordert enorme Rechenleistung. Außerdem können physische Modelle viel schneller ausgeführt werden und sind besser skalierbar. Tatsächlich kann der aktuelle Prototyp etwa 100.000 Mal schneller arbeiten als ein echtes menschliches Gehirn. Wir können einen Tag in einer Sekunde simulieren, sagt Karlheinz.
Obwohl es unplausibel klingen mag, sind Neuronen tatsächlich sehr langsam, zumindest im Vergleich zu Computern, sagt Thomas Serre , einem Forscher für Computational Neuroscience am MIT. Computer scheinen viel langsamer zu sein, weil sie serielle Maschinen sind, während unser Gehirn parallel läuft, sagt er.
FACETS ist nicht die einzige Gruppe, die diesen Ansatz verfolgt. Forscher bei Universität in Stanford haben auch neuronale Schaltkreise geschaffen und die Agentur für fortgeschrittene Verteidigungsforschungsprojekte hat vor kurzem damit begonnen, ein ähnliches Projekt zu finanzieren.
FACETS ist allen anderen voraus, dass sie diese komplexen Synapsen verwenden, sagt Markram. Während die Neuronen recht einfach sind, sagt er, sind die Synapsen so konzipiert, dass sie einen sehr leistungsstarken verteilten Algorithmus verwenden – entwickelt von Markram – namens Spike-Timing-abhängige Plastizität, der es dem Gerät ermöglicht, zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen.
Der Aufbau solch komplexer Schaltkreise erforderte eine enge Zusammenarbeit mit Neurobiologen, sagt Markram. Tatsächlich stützt sich das Projekt, dessen aktuelles Budget 10,5 Millionen Euro (14,1 Millionen US-Dollar) beträgt, auf die Beiträge von 15 wissenschaftlichen Gruppen aus sieben verschiedenen Ländern. Zu den Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen, gehört es, die dreidimensionale Struktur des Gehirns in einem 2D-Stück Silizium nachzubilden, sagt er.
Trotz der Bemühungen, die Chips so biologisch wie möglich plausibel zu machen, gibt Markram zu, dass sie im Vergleich zu dem, was in Simulationen erreicht werden kann, immer noch grob sind. Es ist kein Gehirn. Es ist eher ein Computerprozessor, der einen Teil der beschleunigten parallelen Berechnung hat, die das Gehirn hat, sagt er.
Aus diesem Grund bezweifelt Markram, dass der Hardware-Ansatz viel Einblick in die Funktionsweise des Gehirns bietet. Im Gegensatz zu Blue Brain können Forscher beispielsweise keine In-silico-Drogentests durchführen, um die Auswirkungen von Medikamenten auf das Gehirn zu simulieren. Es ist eher eine Plattform für künstliche Intelligenz als das Verständnis der Biologie, sagt er.
Die FACETS-Gruppe plant nun, ihre Chips weiter zu skalieren und mehrere Wafer zu einem Superchip mit insgesamt einer Milliarde Neuronen und 1013 Synapsen zu verbinden.