KI der Zukunft: Das künstliche Gehirn ist in Arbeit
Ein Forschungsteam in Hongkong hat ein visuelles System geschaffen, das kognitive Aufgaben erledigt und dabei extrem wenig Energie verbraucht. Es soll als Grundlage dienen für eine neue Generation der künstlichen Intelligenz.
Wird es bald möglich sein, die Arbeit des Gehirns zu imitieren?
Foto: panthermedia.net/agsandrew
Künstliche Intelligenz (KI) ist gefragt: Die Zahl der Anwendungen wächst mit jeder Sekunde. Vor allem steigt der Bedarf an Systemen, die auch größere Datenmengen problemlos verarbeiten können. Problemlos heißt in dem Fall: in möglichst kurzer Zeit und einem niedrigen Energieverbrauch. Denn Effizienz steht bei allen Neuentwicklungen im Fokus. Von den aktuellen Halbleitertechnologien, die für die digitale Datenverarbeitung eingesetzt werden, versprechen sich viele Forscher jedoch keine großen Sprünge mehr. Sie setzen auf sogenannte neuromorphe Computersysteme, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind.
Das klingt jedoch einfacher, als es ist. Denn gerade die Fähigkeit des Gehirns, Verbindungen (Synapsen) innerhalb des biologischen Netzwerkes aufzubauen oder anzupassen, lässt sich nicht so leicht nachbilden. Diese Veränderungsfähigkeit, Neuroplastizität genannt, ist jedoch einer der Schlüssel für die hohe Funktionsfähigkeit des Gehirns. Ein Team um Johnny Chung-Yin Ho, Professor am Institut für Materialwissenschaften und Ingenieurwesen an der City University of Hong Kong, ist dabei einen großen Schritt weitergekommen.
Spezielle Nanodrähte mit besonderen Eigenschaften
Eine Synapse ist eigentlich nichts anderes als eine Lücke, über die zwei Neuronen im Gehirn elektrische Signale weiterleiten können. Das lässt sich über künstliche Synapsen simulieren. Wichtig ist dabei jedoch die Energieeffizienz, da komplexe Rechenoperationen sonst schnell den Rahmen des Machbaren sprengen. Das Forscherteam hat sich diesen Punkt vorgenommen und erstmals quasi-zweidimensionale Elektronengase (quasi-2DEGs) in künstliche neuromorphe Systeme eingeführt.
Dafür haben sie zunächst spezielle Oxid-Supergitter-Nanodrähte entwickelt. Dabei handelt es sich um eine Art Halbleiter mit besonderen elektrischen Eigenschaften. Diese nutzten sie als Grundlage für eine Vorrichtung, in der sie die quasi-2DEGs für photonische synaptische Prozesse einsetzten. Der Clou: Nach Angabe der Wissenschaftler war der Energieverbrauch dabei rekordverdächtig niedrig. Er lag im besten Fall bei 0,7 Sub-Femtojoule (0,7fJ) pro synaptischem Ereignis. Im Vergleich zu Synapsen im menschlichen Gehirn, wären das 93% weniger Energie.
Künstliche Synapsen arbeiten ähnlich wie die biologischen
Die Forscher arbeiten mit folgenden Prinzip: Ein zweidimensionales Elektronengas entsteht, wenn Elektronen auf eine zweidimensionale Grenzfläche zwischen zwei verschiedenen Materialien beschränkt sind. Da es keine Elektron-Elektron-Wechselwirkungen und Elektron-Ionen-Wechselwirkungen gibt, bewegen sich die Elektronen frei in der Grenzfläche.
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Als Nächstes folgt die Bestrahlung mit einem Lichtpuls. Dabei kommt es zu Reaktionen zwischen den Sauerstoffmolekülen aus der Umgebung, die auf der Nanodraht-Oberfläche absorbiert wurden, und den freien Elektronen aus den zweidimensionalen Elektronengasen im Inneren der Oxid-Übergitter-Nanodrähte. Dadurch ändert sich der Leitwert der photonischen Synapsen. Auffällig seien dabei die besonderen Eigenschaften des Materials. Die Ladungsträger seien extrem beweglich und empfindlich gegenüber Lichtreizen der Übergitter-Nanodrähte. Deswegen sind die Veränderungen des Leitwerts in den photonischen Synapsen mit den Leitwerten biologischer Synapsen vergleichbar. Im Grunde imitieren sie also die Prozesse, mit denen Neuronen im menschlichen Gehirn Signale übertragen und speichern.
Eine Strategie für die Robotik der Zukunft
Ho erklärt: „Die besonderen Eigenschaften der Übergitter-Nanodraht-Materialien ermöglichen es unseren Synapsen, sowohl die Foto-Detektions- als auch die Gedächtnisfunktion gleichzeitig zu erfüllen. Vereinfacht gesagt, können die Nanodraht-Übergitterkerne den Lichtreiz hochempfindlich detektieren, und die Nanodrahtschalen fördern die Speicherfunktionen. Es besteht also keine Notwendigkeit, zusätzliche Speichermodule für die Ladungsspeicherung in einem Bildsensorchip zu konstruieren. Infolgedessen kann unser Gerät Energie sparen.“
Aus seiner Sicht ist bei diesen Versuchen ein künstliches visuelles System entstanden, das einen gemusterten Lichtreiz genau und effizient erkennen und sich die Form der Reize eine Stunde lang „merken“ kann. Das Beste daran: Eine komplexe Ausrüstung ist nach Aussage der Wissenschaftler nicht nötig, um dieses Prinzip zu nutzen. Er hält es für möglich, entsprechende Geräte auf flexiblem Kunststoff kostengünstig und skalierbar herzustellen. Ho ist davon überzeugt, dass diese Ergebnisse „eine vielversprechende Strategie darstellen, um künstliche neuromorphe Systeme für Anwendungen in bionischen Geräten, elektronischen Augen und multifunktionaler Robotik in der Zukunft zu bauen.“
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