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Silizium-‚Neuronen‘ könnten Computerprozessoren eine neue Qualität verleihen

23. Juni 2020 | Allgemein | Kultur | Kunst | Musik | Natur | Umwelt | Wirtschaft | Finanzen | Wissenschaft | Forschung | connectiv.events

 

Wenn es schießt, verbraucht ein Neuron deutlich mehr Energie als ein vergleichbarer Rechenvorgang. Dabei kann ein Netzwerk aus gekoppelten Neuronen kontinuierlich lernen, komplexe Aufgaben erkennen und ausführen, und das bei einem Energieniveau, das derzeit selbst für modernste Prozessoren unerreichbar ist.

 

Was macht ein Neuron, um Energie zu sparen, was eine moderne Computerverarbeitungseinheit nicht kann?

Die Computermodellierung durch Forscher der Washington University in St. Louis‘ McKelvey School of Engineering könnte eine Antwort liefern. Anhand simulierter Silizium-„Neuronen“ stellten sie fest, dass die Energiebeschränkungen eines Systems in Verbindung mit der den Neuronen innewohnenden Eigenschaft, sich in die energiesparendste Konfiguration zu bewegen, zu einem dynamischen Übertragungsprotokoll aus der Ferne führen, das sowohl robuster als auch energieeffizienter ist als herkömmliche Computerprozessoren.

Die Forschungsergebnisse aus dem Labor von Shantanu Chakrabartty, dem Clifford W. Murphy Professor am Preston M. Green Department of Systems & Electrical Engineering, wurden letzten Monat in der Zeitschrift Frontiers in Neuroscience veröffentlicht.

 

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Es geht darum, mit weniger mehr zu erreichen

Ahana Gangopadhyay, Doktorandin in Chakrabartys Labor und Hauptautorin der Publikation, hat sich mit Computermodellen befasst, um die Energiebeschränkungen bei Siliziumneuronen zu untersuchen. Dabei handelt es sich um künstlich erzeugte Neuronen, die durch Drähte miteinander verbunden sind und dieselbe Dynamik und dasselbe Verhalten aufweisen wie die Neuronen in unserem Gehirn.

Wie die biologischen Neuronen hängen auch ihre Silizium-Neuronen von spezifischen elektrischen Bedingungen ab, um zu senden oder einen Spitzenwert zu erzeugen. Diese Spitzen sind die Grundlage der neuronalen Kommunikation, die hin und her schwirrt und Informationen von Neuron zu Neuron transportiert.

Die Forscher untersuchten zunächst die Energiebegrenzungen für ein einzelnes Neuron. Dann ein Paar. Anschließend fügten sie weitere hinzu. „Wir fanden einen Weg, sie zu koppeln, bei dem man einige dieser Energiebeschränkungen selbst nutzen kann, um einen virtuellen Kommunikationskanal zu schaffen“, sagte Chakrabartty.

Eine Gruppe von Neuronen arbeitet unter einer gemeinsamen Energievorgabe. Wenn also ein einzelnes Neuron Spitzenwerte erreicht, wirkt sich das notwendigerweise auf die verfügbare Energie aus – nicht nur für die Neuronen, mit denen es direkt verbunden ist, sondern auch für alle anderen, die unter derselben Energiebedingung arbeiten.

 

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Neuronen mit Spitzenwerten erzeugen also Störimpulse im System, so dass jedes Neuron „weiß“, welche anderen Neuronen Spitzenwerte aufweisen, welche reagieren und so weiter. Es ist, als ob die Neuronen alle in eine Gummischicht eingebettet wären; eine einzige Wellenbewegung, die durch eine Energiespitze verursacht wird, würde sich auf alle Neuronen auswirken. Und wie alle physikalischen Prozesse tendieren Systeme von Silizium-Neuronen dazu, sich selbst in ihre am wenigsten energiehaltigen Zustände zu optimieren, während sie gleichzeitig von den anderen Neuronen im Netzwerk beeinflusst werden.

Diese Einschränkungen fügen sich zu einer Art sekundärem Kommunikationsnetzwerk zusammen, in dem zusätzliche Informationen durch die dynamische, aber synchronisierte Typologie der Energiespitzen übermittelt werden können. Das ist so, als ob die Gummibahn als Reaktion auf mehrere Stöße in einem synchronisierten Rhythmus schwingen würde.

Diese Typologie bringt Informationen mit sich, die nicht nur an die physikalisch verbundenen Neuronen, sondern an alle Neuronen, die unter der gleichen Energiebedingung stehen, übermittelt werden, auch an diejenigen, die nicht physikalisch verbunden sind.

Unter dem Druck dieser Zwänge, so Chakrabartty, „lernen sie spontan, ein Netzwerk zu bilden“.

Dies ermöglicht eine viel effizientere Kommunikation als herkömmliche Computerprozessoren, die den größten Teil ihrer Energie im Prozess der linearen Kommunikation verlieren, bei dem Neuron A zuerst ein Signal durch B senden muss, um mit C zu kommunizieren.

Die Verwendung dieser Silizium-Neuronen für Computerprozessoren bietet den besten Kompromiss zwischen Effizienz und Verarbeitungsgeschwindigkeit, sagte Chakrabartty. Dies ermöglicht es Hardware-Designern, Systeme zu entwickeln, die sich dieses sekundäre Netzwerk zunutze machen, indem sie nicht nur linear, sondern auch mit der Fähigkeit arbeiten, zusätzliche Berechnungen in diesem sekundären Netzwerk von Energiespitzen durchzuführen.

Die unmittelbaren nächsten Schritte sind jedoch die Schaffung eines Simulators, der Milliarden von Neuronen simulieren kann. Dann werden die Forscher mit dem Bau eines physischen Chips beginnen.

 

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Wie geht es weiter? Vielleicht ein virtuelles Insektengehirn

Li Xiang und Zeheng Song, Studenten im Labor von Shantanu Chakrabartty, konnten ein sogenanntes Connectom – eine Darstellung einer tatsächlichen, biologischen Anordnung von Neuronen – importieren und dessen Dynamik mit ihrem Modell und etwa 10 Millionen Siliziumneuronen nachbilden.

„Das Gehirn eines Käfers hat etwa 1 Million Neuronen“, sagte Chakrabartty. „Wir verstehen nur nicht ganz seine Zusammenhänge, aber theoretisch sollten wir in der Lage sein, das Gehirn eines Käfers vollständig zu simulieren“, so Chakrabartty.

siehe auch:

USA: Präsident Trump legt den Grundstein für das Quanten-Internet

 

https://connectiv.events/innovatives-konzept-ermoeglicht-endlich-legalen-cbd-anbau-mit-regelmaessig-bepflanzten-stellplatz/


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