Künstliche Neuronen könnten so effizient sein wie das menschliche Gehirn

• MIT-Forscher haben ein künstliches Neuron aus supraleitenden Nanodrähten entwickelt.
• Theoretisch kann eine einfache Schaltung solcher Neuronen so effizient arbeiten wie das menschliche Gehirn.
• Das Netzwerk kann hundert Billionen synaptische Operationen pro Sekunde und Watt ausführen.

Das faszinierendste Computergerät, das der Wissenschaft bekannt ist, ist das menschliche Gehirn. Es kann verschiedene komplexe Operationen mit Hilfe von Gruppen einer einzigen Komponente ausführen – dem Neuron.

Im Gegensatz zu modernen CPUs, die mit Gigahertz-Geschwindigkeit laufen, arbeitet das Gehirn mit einer Taktfrequenz von nur wenigen Hertz. Es führt jedoch Billionen von Berechnungen pro Sekunde [parallel] durch, wodurch Menschen komplexe Dinge mit Leichtigkeit tun können, die herkömmliche Computer noch erreichen müssen:sich unterhalten, gehen, Auto fahren und so weiter.

Im Vergleich zu heutigen Computergeräten verbraucht unser Gehirn sehr wenig Energie, um diese Aufgaben auszuführen. Daher versuchen Forscher, die Rechenleistung des menschlichen Gehirns mithilfe effizienter neuronaler Netze nachzuahmen. Obwohl herkömmliche Mikroprozessoren so programmiert werden können, dass sie sich wie neuronale Netze verhalten, verbrauchen sie übermäßig viel Rechenressourcen und Energie.

Um dieses Problem anzugehen, haben sich Informatiker des MIT eine Idee einfallen lassen:künstliche Neuronen zu erschaffen und sie in menschlichen gehirnähnlichen Netzwerken miteinander zu verbinden. Um dieses Design zu implementieren, haben sie ein künstliches Neuron aus supraleitenden Nanodrähten entworfen.

Das Gerät aus solchen künstlichen Neuronen kann so effizient arbeiten wie das menschliche Gehirn (zumindest theoretisch).

Hauptmerkmale eines künstlichen Neurons

Biologische Neuronen erzeugen elektrische Spitzen, um Informationen zu kodieren, die entlang des Nervs wandern. Die Informationen werden über Synapsen (eine Verbindung zwischen zwei Nervenzellen) an ein anderes Neuron weitergegeben.

Die anderen Neuronen können diese Informationen entweder weitergeben oder blockieren. Tatsächlich können sie sich wie logische Gatter verhalten und einen Ausgang als Reaktion auf mehrere Eingänge erzeugen.

Diese Neuronen feuern nicht, es sei denn, der eingehende elektrische Impuls überschreitet einen bestimmten Schwellenwert. Sie können nicht wieder feuern, bis eine bestimmte Zeit verstrichen ist, die als Refraktärzeit bezeichnet wird.

Quelle:arXiv:1907.00263

Die neuen supraleitenden Nanodrähte ahmen all diese Eigenschaften biologischer Neuronen nach. Sie haben eine seltsame nichtlineare Eigenschaft, die es ermöglicht, dass die Supraleitfähigkeit des Nanodrahts durchbricht, wenn ein Strom höher als ein Schwellenwert fließt.

Dies geschieht aufgrund des plötzlichen Widerstandsanstiegs, der einen Spannungsimpuls analog der elektrischen Spitze im biologischen Neuron erzeugt. Es kann verwendet werden, um einen weiteren Impuls zu modulieren, der von einem zweiten Nanodraht erzeugt wird, wodurch die Simulation noch genauer wird.

Bildquelle:Adobe Stock 

So kann eine einfache Schaltung aus Nanodrähten wichtige Eigenschaften von Neuronen nachahmen, einschließlich der Auslöseschwelle, der Laufzeit (kann durch die Eigenschaften der Abstimmschaltung angepasst werden) und der Refraktärzeit.

Energieeffizienz und Einschränkungen

Die Energieeffizienz solcher supraleitenden Schaltkreise kann denen biologischer neuronaler Netze angeglichen werden. Laut dem Forschungsteam kann ihr vorgeschlagenes künstliches neuronales Netzwerk etwa hundert Billionen synaptische Operationen pro Sekunde und Watt ausführen.

Die Simulationen scheinen vielversprechend. Wenn sie erfolgreich ist, kann sie in Bezug auf Geschwindigkeit und Leistung eine äußerst konkurrenzfähige Technologie sein. Das Design kann einen großen neuromorphen Prozessor ermöglichen, der als ein neuronales Netzwerk mit Spiking trainiert werden könnte, um komplexe Aufgaben wie die Mustererkennung auszuführen.

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Wie andere Konzepte hat es seine eigenen Grenzen:Die supraleitenden Neuronen können nur mit wenigen anderen Neuronen verbunden werden. Während biologische Neuronen mit Tausenden anderer Neuronen verbunden sind. Im Moment ist es nur ein Design, das einen Proof-of-Principle-Demonstration benötigt.