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Gehirn auf Platine

   Gehirn auf Platine

Neuroelektronik

Fortschritte bei der Gehirnsimulation

 
In einem Beitrag der Zeitschrift „Proceedings of the IEEE“ beleuchtet Prof. Boahen die Energieperspektive bei auf Silizium basierender neuromorpher Forschung, die sich mit Elektronik zur Simulation von Neuronen beschäftigt.
 
ANNs (Artificial Neural Networks = künstliche neuronale Netze) werden schon länger auf vielen Gebieten (z.B. zur Erforschung maschinellen Lernens oder für mathematische Optimierungen) eingesetzt. Abgesehen davon helfen der Bau und die Programmierung künstlicher „Gehirne“ den Neurowissenschaftlern beim Verständnis von Gehirnfunktionen. Dabei geht es nicht nur um die bloße Simulation eines biologischen Gehirns, sondern um Versuche, auch seine Geschwindigkeit und seine Effizienz zu erreichen.
Trotz aller Fortschritte verblasst die Leistung aktueller Computertechnik angesichts der Fähigkeiten eines biologischen Gehirns. Der Kortex einer Maus beispielsweise schlägt seine Simulation auf einem PC bezüglich Geschwindigkeit locker um den Faktor 9.000. Ein PC ist damit nicht nur langsamer, er braucht im Vergleich mit der Maus auch die 40.000-fache Energie zum Betrieb.
Es ist also noch etwas hin bis zum Ziel …
 

Das Gehirn auf Platine

 

Gehirn auf Platine
Gehirn auf Platine

Jetzt aber gelang einem Team von Bio-Ingenieuren um Prof. Boahen der Stanford University (Kalifornien, USA) die Konstruktion eines speziellen Boards mit dem Namen „Neurogrid“, das mit 16 so genannten „Neurocores“ bestückt ist. Damit gesteuerte Prothesen in Form künstlicher Gliedmaßen sollen sich möglichst natürlich bewegen lassen. Hierzu müssen diverse Signale mit der Leistungsfähigkeit eines „richtigen“ Gehirns verarbeitet werden. Außerdem sollte der Energieverbrauch dabei ebenso niedrig sein. Jeder dieser Neurocore-Chips enthält das Äquivalent von 65.536 = 216 Neuronen. Ein Board kann daher mehr als 1 Million Neuronen mit Milliarden Synapsen simulieren. Ein menschliches Gehirn hat zwar immer noch rund 86.000 Mal so viele Neuronen, aber immerhin hat das Neurogrid-Board als spezialisierte Hardware einen gut 100.000 Mal besseren Wirkungsgrad als reine Software-Simulationen.
Zur Programmierung muss man natürlich wissen, wie ein Gehirn funktioniert. C zu sprechen reicht dazu nicht aus :-D

 
Das Entwickler-Team will die Sache durch die Entwicklung eines „Neurocompilers“ vereinfachen. Auf diese Weise können sich auch Nichtspezialisten mit der Programmierung befassen.
Und ich dachte immer, dass mein Gehirn gar nicht simulierbar wäre …

(Bildquelle Stanford, Videoquelle Stanford News)




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