IBM-Wissenschaftler zeigen Blaupausen für Brainlike Computing

Um einen Computer zu entwickeln, der so leistungsfähig ist wie das menschliche Gehirn, müssen wir vielleicht zuerst einen bauen, der eher wie ein Gehirn funktioniert. Heute beim Internationalen Gemeinsame Konferenz zu Neuronalen Netzen In Dallas werden IBM-Forscher eine radikal neue Computerarchitektur vorstellen, die dieses Ziel in Reichweite bringen soll. Mit Simulationen von enormer Komplexität zeigen sie, dass die Architektur namens TrueNorth zu einer neuen Generation von Maschinen führen könnte, die eher wie biologische Gehirne funktionieren.

Visuell anregend: TrueNorth kann verwendet werden, um die Verarbeitung einer Netzhaut zu simulieren. Dieses Bild zeigt das Feuern virtueller Neuronen in einem solchen System.

Die Ankündigung baut auf den laufenden Projekten von IBM im Bereich Cognitive Computing auf. Im Jahr 2011 veröffentlichte das Forschungsteam Computerchips, die ein Netzwerk aus neurosynaptischen Kernen verwenden, um Informationen auf eine Weise zu verwalten, die der Funktionsweise von Neuronen in einem Gehirn ähnelt (siehe IBMs New Chips Compute More Like We Do). Mit TrueNorth demonstrieren die Forscher eine Möglichkeit, diese Chips für bestimmte Aufgaben zu verwenden, und zeigen, dass der Ansatz unter anderem verwendet werden könnte, um einen effizienteren biologisch inspirierten visuellen Sensor zu bauen.

Es macht keinen Sinn, eine Programmiersprache aus der vorherigen Ära zu nehmen und zu versuchen, sie an eine neue Architektur anzupassen. Es ist wie ein quadratischer Stift in einem runden Loch, sagte Dharmendra S. Modha , leitender Forscher. Sie müssen die Vorstellung davon, was Programmieren bedeutet, überdenken.

In einer Reihe von drei heute veröffentlichten Artikeln beschreibt Modhas Team das TrueNorth-System und seine möglichen Anwendungen.

Die meisten modernen Computersysteme basieren auf der Von-Neumann-Architektur – mit separaten Einheiten zum Speichern und sequentiellen Verarbeiten von Informationen – und verwenden Programmiersprachen, die speziell für diese Architektur entwickelt wurden. Stattdessen speichert und verarbeitet TrueNorth Informationen auf verteilte, parallele Weise, wie die Neuronen und Synapsen in einem Gehirn.

Modhas Team hat auch eine Software entwickelt, die auf einem herkömmlichen Supercomputer läuft, aber die Funktionsweise eines riesigen Netzwerks neurosynaptischer Kerne simuliert – mit 100 Billionen virtuellen Synapsen und zwei Milliarden neurosynaptischen Kernen.

Jeder Kern des simulierten neurosynaptischen Computers enthält ein eigenes Netzwerk von 256 Neuronen, die mit einem neuen mathematischen Modell arbeiten. In diesem Modell ahmen die digitalen Neuronen die unabhängige Natur biologischer Neuronen nach und entwickeln unterschiedliche Reaktionszeiten und Feuerungsmuster als Reaktion auf Eingaben von benachbarten Neuronen.

Programme werden mit speziellen Blaupausen geschrieben, die Corelets genannt werden. Jedes Corelet spezifiziert die grundlegende Funktionsweise eines Netzwerks von neurosynaptischen Kernen. Einzelne Corelets können zu immer komplexeren Strukturen verknüpft werden – verschachtelt, sagt Modha, wie russische Puppen.

TrueNorth wird mit einer Bibliothek von 150 vorgefertigten Corelets geliefert, jedes für eine bestimmte Aufgabe. Ein Corelet kann beispielsweise Bewegungen erkennen, während ein anderes Bilder nach Farben sortieren kann. Ebenfalls in TrueNorth enthalten ist ein Lehrplan, der Akademikern und schließlich Kunden hilft, das System zu nutzen.

Karlheinz Meier , Co-Direktor des Human Brain Project der Europäischen Union, sagt, dass unkonventionelle Computerarchitekturen wie TrueNorth nicht als Ersatz für bestehende Geräte gedacht sind, sondern als Tor zu völlig neuen Technologiemärkten. Sie könnten beispielsweise verwendet werden, um einige Probleme im Zusammenhang mit Big Data zu lösen, die der traditionelle Von-Neumann-Ansatz nicht entwirren kann.

Wenn man sich anschaut, welche Architektur heute schon [diese Probleme lösen kann], ist es das Gehirn, sagt Meier. Wir lernen aus Daten. Wir haben keine vorgegebenen Algorithmen. Wir sind in der Lage, auch in Situationen, die wir noch nie zuvor gesehen haben, Vorhersagen und kausale Zusammenhänge zu treffen.

Die Forscher hoffen beispielsweise, mit TrueNorth Systeme entwickeln zu können, die so leistungsfähig sind wie das menschliche Sehvermögen. Das Gehirn sortiert jeden Tag mehr als ein Terabyte an visuellen Daten, benötigt dafür aber wenig Energie. IBM und iniLabs, ein Partnerunternehmen in Zürich, wollen TrueNorth in die Entwicklung eines visuellen Sensors einbeziehen.

Das Team stellt sich vor, dass die Technologie eines Tages in Alltagsmaschinen wie Smartphones und Autos Einzug halten wird. Sie wollen die Software weiter verfeinern, die von einem grundlegenden Modell der Gehirnfunktion abgeleitet ist und sich nicht auf dauerhafte Fragen zur Funktionsweise des Gehirns beschränkt.

An dieser Stelle wollen wir heute keine weiteren Erkenntnisse aus den Neurowissenschaften. Wir sind dadurch nicht eingeschränkt, sagt Modha. Wir erweitern die Grenzen dessen, was Computer effizient leisten können.

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