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Neuromorphes Computing : Eine reine Nervensache

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Memrestive Bauelemente zeigen ein elektrisches Verhalten wie man es von Synapsen (blau dasgestellt) kennt, über die Neuronen im Gehirn miteinander verschaltet sind. Bild: University of Massachusetts, Yao lab

Die Computerchips der Zukunft sollen nach Art des menschlichen Gehirns arbeiten, nur schneller. In vielen kleinen Schritten kommen Forscher diesem Ziel näher. Dazu nutzen sie spezielle Bauteile, sogenannte Memristoren.

          5 Min.

          Ob Schach, Poker oder das Brettspiel Go, mittlerweile verlieren Menschen in nahezu allen Strategiespielen gegen selbstlernende Rechnersysteme. Gleichwohl ist der menschliche Denkapparat weiterhin den Computerhirnen in etlichen Dingen überlegen. Während eine KI in der Regel sehr spezialisiert ist, kann das Gehirn unglaublich vielfältige Aufgaben erledigen. Und dabei ist es ungemein effizient. Ein normales Gehirn verbraucht nur so viel Energie wie eine 20-Watt-Glühbirne. Rund um den Globus suchen Forscher nach Wegen, die Hardware des „biologischen Rechners“ technisch nachzubilden. Sie arbeiten an sogenannten neuromorphen Prozessoren, die nicht nur effizienter arbeiten als traditionelle Computerchips, sondern auch – ähnlich wie das Gehirn – selbständig lernen und vergessen können. Bisherige KI-Konzepte ahmen die selbstlernenden Mechanismen in neuronalen Netzen nicht mit der Hardware, sondern lediglich mittels ausgeklügelter Software nach.

          Wissenschaftler von der University of Massachusetts in Amherst haben nun einen dreidimensionalen neuromorphen Prozessor entwickelt, der der Komplexität des natürlichen Vorbilds einen großen Schritt näher kommt. Wie Qiangfei Xia und seine Kollegen im Fachmagazin „Nature Electronics“  berichten, nutzt der Chip anstelle von Transistoren und anderen klassischen Bauteilen sogenannte Memristoren. Diese Schaltelemente haben besondere elektrische Eigenschaften und gelten seit dem Jahr 2008, als Forscher von Hewlett Packard (HP) sie erstmals präsentierten, als heiße Kandidaten zum Bau neuromorpher Schaltkreise.

          3D-Chip verarbeitet Signale nach dem Vorbild des Gehirns

          Die Bezeichnung Memristor – ein Kunstwort aus „memory“ (Speicher) und „resistor“ (Widerstand) – geht auf den amerikanischen Ingenieur Leon Chua zurück, der im Jahr 1971 das theoretische Konzept für dieses Bauteil entwarf. Anders als bei klassischen Schaltelementen ändert sich bei einem Memristor der elektrische Widerstand und damit die Leitfähigkeit in Abhängigkeit von der angelegten Spannung. Nach Abschalten der Spannung behält der Memristor seinen letzten Widerstandswert bei. Das Bauteil kann somit Informationen gleichzeitig verarbeiten und speichern. Dieses Verhalten basiert auf strukturellen Veränderungen des Memristors – zum Beispiel indem durch die Spannungspulse zwischen den zwei Elektroden geladene Atome hin- und herwandern und ablagern, was den Widerstand senkt beziehungsweise anhebt.

          Mikroskopische Aufnahme des dreidimensionalen neuromorphen Prozessors von Qiangfei Xia und seinen Kollegen. Das Bauteil besteht aus acht dünnen Schichten ineinander geschachtelter Memristoren,
          Mikroskopische Aufnahme des dreidimensionalen neuromorphen Prozessors von Qiangfei Xia und seinen Kollegen. Das Bauteil besteht aus acht dünnen Schichten ineinander geschachtelter Memristoren, : Bild: Nature Electronics, Qiangfei Xia et al.

          In ihrem elektrischen Verhalten ähneln Memristoren in gewisser Weise biologischen Synapsen. Denn auch Lern- und Merkfähigkeit des Gehirns sind wesentlich darauf zurückzuführen, dass sich die Verbindungen zwischen Nervenzellen sozusagen verstärken. Synapsen leiten zum Beispiel Signale unterschiedlich stark weiter, wenn sie schnell hintereinander erregt werden. Zusätzlich sorgt die Aktivität für eine langfristige anatomische Änderung, die die Stärke der Übertragung sogar lebenslang beeinflusst. Hirnforscher sprechen von der synaptischen Plastizität. Während ein traditionelles Halbleiterelement ein starres Konstrukt ist, sind Memristoren – ähnlich wie Synapsen – wandlungsfähig. Und, wenn man so will, sogar „lernfähig“. Der Memristor, den Qiangfei Xia und seine Kollegen verwenden, besteht aus einer dünnen Schicht Hafniumoxid, die zwischen einer Titan- und einer Tantalelektrode eingebettet ist. Das Bauteil ändert schnell – innerhalb von Nanosekunden – seine elektrischen Eigenschaften, wenn man einen entsprechenden Spannungspuls anlegt.

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