cognitive computing chips Wie IBM das menschliche Gehirn in einem Chip nachbauen will

Redakteur: Peter Koller

IBM vermeldet einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg, Computer zu bauen, die sich an den Abläufen im menschlichen Gehirn orientieren. Die Forscher im Projekt Synapse haben einen Prozessor gebaut, der über Neuronen, Synapsen und Axone verfügt.

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Die Informationsverarbeitung im Gehirn will IBM im Projekt Synapse mittel cognitive computing chips in Silizium nachbilden (Alle Fotos: IBM)
Die Informationsverarbeitung im Gehirn will IBM im Projekt Synapse mittel cognitive computing chips in Silizium nachbilden (Alle Fotos: IBM)

Es ist ein alter Traum der Computerwissenschaft: Einen Prozessor zu bauen, der so ähnlich funktioniert wie das menschliche Gehirn. IBM verfolgt diesen Plan konkret seit 2008 im Projekt Synapse (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) und kann nun einen wichtigen Schritt verkünden: Gemeinsam mit vier Forschungseinrichtungen und der Verteidigungsbehörde DARPA wurde ein erster Chip entwickelt, der über eine ähnliche Struktur in der Datenverarbeitung verfügt wie das Gehirn

Die seit Mitte des vergangenen Jahrhunderts entwickelte Informationstechnologie basiert praktisch vollständig auf der Von-Neumann-Architektur, bei der Speicher und Prozessor getrennt, aber durch einen Datenbus verbunden sind. Die Kapazität dieses Busses entwickelt sich immer mehr zum Flaschenhals, wenn es darum geht, leistungsfähigere Rechner zu bauen.

Im menschlichen Gehirn sind zumindest nach dem heutigen Verständnis Prozessor (Neuronen), Speicher (Synapsen) und Bus (Axone) in einem viel stärkeren Maß integriert. Diese Rechner sind zwar mit etwa 10 Hertz Taktfrequenz sehr langsam. Da es aber im menschlichen Gehirn rund eine Milliarde Neuronen und 10 Billionen Synapsen gibt, ist eine Parallelverarbeitung in einem extrem großen Maß möglich.

Diese Architektur ahmen die cognitive computing chips von IBM nach, von denen nun zwei Prototypen hergestellt wurden. Sie enhalten aber kein biologisches Material, sondern basieren auf Silizium.

Die Prozessoren wurden in einem klassischen 45-Nanometer-CMOS-Prozess erzeugt und verfügen beide über 256 künstliche Neuronen. Während der eine über 262.144 programmierbare Synapsen verfügt, sind es beim anderen 65563 lernende Synapsen.

Der Unterschied ist bedeutsam, den künftige kognitive Chips sollen nicht klassisch programmiert werden müssen, sondern selbsttätig durch Erfahrung lernen und sich dementsprechend eigenständig neu verdrahten - wie das Gehirn.

"Wir kombinieren Supercomputing, Neurowissenschaft und Nanotechnology, um einen völlig neuen Weg in der Informationstechnologie einzuschlagen", sagt Dharmendra Modha, der Chefwissenschaftler des Projektes. Das Ziel ist, eine neue Generation von Rechner zu schaffen, die besser geeignet sind, ihre Umwelt zu erfassen und dort auftauchende Probleme zu lösen.

Modha hat vor etwa zwei Jahren einen Algorithmus namens BlueMatter entwickelt, der ein Mapping der Verbindungen im Gehirn ermöglicht - eine wichtige Grundlage für das Verständnis der Prozesse im Gehirn.

Als Beispiel für eine mögliche Anwendung nennt er wirklich intelligente Ampeln: "Sie wären in der Lage, ihre Umgebung zu sehen, zu hören und zu riechen und bei Problemen eine Kreuzung zu sperren, bevor ein Unfall passieren kann."

Die Prototypen-Chips wurden von IBM bereits für Anwendungen wie Bildverarbeitung, Navigation, Mustererkennung und Klassifizierung erfolgreich getestet. Interessant ist, dass dafür nur wenige Millionen Transistoren auf den Chips notwendig waren, während heutige Prozessoren in Desktop-Computern etliche Milliarden Transistoren brauchen, um ihre Aufgabe erfüllen zu können.

Dementsprechend verbrauchen die cognitive computing Chips von IBM vergleichweise wenig Energie. Nächstes Ziel der Forscher ist es, mit Hilfe dieser Chips einen kompletten Rechner zu bauen.

Langfristig soll eine Maschine dabei herauskommen, die zehn Milliarden Neuronen und 100 billionen Synapsen hat – also das Zehnfache des menschlichen Gehirns. Nach den Berechnungen der IBM-Experten könnte so ein System mit einem Kilowatt Leistung auskommen und weniger als zwei Liter Volumen beanspruchen. Zum Vergleich: IBMs aktuelles Supercomputer-System BlueGene benötigt für seine 147456 klassischen Prozessoren rund zwei Megawatt an Leistung.

"Wenn das funktioniert, dann sprechen wir nicht mehr von einem fünfprozentigen Forschritt, dann reden wir von einem Sprung über mehrere Größenordnungen", Dharmendra Modha.

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