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IBM: Ein Chip wie ein Gehirn

IBM hat einen kognitiven Computerchip mit digitalen Neuronen und Synapsen entwickelt. Er funktioniert ähnlich wie das menschliche Gehirn und soll dadurch nur einen Bruchteil der Leistungsaufnahme herkömmlicher Computer haben. Zugleich ist er deutlich kleiner.
/ Jens Ihlenfeld
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IBMs kognitiver Computer arbeitet wie das menschliche Gehirn. (Bild: IBM)
IBMs kognitiver Computer arbeitet wie das menschliche Gehirn. Bild: IBM

Forscher von IBM Research haben eine neue Generation experimenteller Computerchips vorgestellt, bei der sie von der klassischen Von-Neumann-Architektur(öffnet im neuen Fenster) abweichen. Die von IBM als kognitive Computer(öffnet im neuen Fenster) bezeichneten Chips sind der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden und sollen ähnliche Fähigkeiten hinsichtlich Auffassung, Handlung und Wahrnehmung haben.

IBM über dier Hardware seines kognitivem Computers
IBM über dier Hardware seines kognitivem Computers (02:08)

IBM hat bisher zwei Prototypen in seiner US-Chipfabrik in Fishkill in einem 45-Nanometer-SOI-SMOS-Prozess hergestellt, sie befinden sich derzeit in der Testphase. Beide verfügen über 256 Neuronen, wobei ein Kern 262.144 programmierbare Synapsen besitzt, der andere 65.536 lernende Synapsen. Die Siliziumchips kommen ohne biologische Komponenten aus.

Programmiert werden diese kognitiven Chips nicht auf herkömmliche Art und Weise. Vielmehr sollen die kognitiven Computer aus Erfahrungen lernen, Korrelationen finden und so Hypothesen aufstellen und sich an frühere Ergebnisse erinnern und aus diesen lernen – ähnlich wie das menschliche Gehirn. Die Grenze zwischen Hard- und Software verschmilzt dabei.

IBMs Forscher konnten bereits einfache Applikationen wie Navigation, maschinelles Sehen, Mustererkennung und Klassifizierung sowie ein assoziatives Gedächtnis auf Basis der Chips umsetzen.

IBM erläutert die Architektur seines kognitiven Computers
IBM erläutert die Architektur seines kognitiven Computers (02:40)

IBM kombiniert bei den Chips Prinzipien der Nanowissenschaft, Neurowissenschaft sowie aus dem Bereich Supercomputer und arbeitet in einem über mehrere Jahre laufenden Projekt namens Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics(öffnet im neuen Fenster) (Synapse) mit Forschern der Universitäten Columbia, Cornell, Merced und Madison zusammen. Die ersten beiden Phasen 0 und 1 des Projekts sind abgeschlossen, die Phase 2 wurde von der Darpa, dem Forschungsarm des US-Verteidigungsministeriums, mit 21 Millionen US-Dollar gefördert.

Ein Computer so kompakt und sparsam wie das Gehirn

Das Ziel des Projekts Synapse ist es, ein Computersystem zu entwickeln, das nicht nur verschiedenartige sensorische Eingangsdaten gleichzeitig analysiert, sondern sich auch auf Basis seiner Interaktion mit der Umwelt dynamisch rekonfiguriert. Zudem geht es darum, ein System mit dem geringen Energieverbrauch und Volumen des menschlichen Gehirns zu entwickeln.

IBM über die Software für einen kognitive Computer
IBM über die Software für einen kognitive Computer (02:40)

So wollen die IBM-Forscher letztendlich ein System mit 10 Milliarden Neuronen und 100 Billionen Synapsen realisieren, das weniger als 1 Kilowatt Energie verbraucht und ein Volumen von weniger als 2 Litern aufweist.

Künftige kognitive Chips sollen in der Lage sein, Informationen aus der komplexen realen Umwelt über eine Vielzahl von Sensoren zu erfassen und zu verarbeiten. Beispielsweise könnte ein kognitiver Computer die weltweite Wasserversorgung überwachen und dabei Daten wie Temperatur, Druck, Wellenhöhe, Akustik und Meeresspiegel erfassen, auch, um vor Tsunamis zu warnen.

Stefano Fusi über die Leistungsfähigkeit des Gehirns
Stefano Fusi über die Leistungsfähigkeit des Gehirns (03:01)

Im Lebensmittelbereich könnte ein mit Messinstrumenten versehener Handschuh zum Einsatz kommen, der Aussehen, Geruch, Konsistenz und Temperatur von Lebensmitteln erfasst, um einzelne Produkte als schlecht oder kontaminiert zu markieren. Aktuelle Computersysteme könnten die dabei anfallenden großen Daten nicht verarbeiten, so IBM.


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