Neuromophic Computing: Denken wie das größte Lebewesen der Welt
Wie neuromophe Chips funktionieren, wird meistens anhand des menschlichen Gehirns erklärt. Kann man machen. Aber es gibt ein noch viel anschaulicheres Beispiel, um ihre innovative Arbeitsweise vollumfänglich zu verstehen: das größte Lebewesen der Welt.
In neuromorphen Chips steckt ein riesiges Potenzial – die innovative Technik könnte Rechenzentren in Zukunft überflüssig machen. Warum? Weil Daten direkt auf den Chips gespeichert und verarbeitet werden. Die Chips sind energieeffizient und lernfähig. Häufig werden sie mit den Neuronen und Synapsen des menschlichen Gehirns verglichen, da sie sehr ähnlich funktionieren: Sie verarbeiten Informationen parallel und passen sich während Lernprozessen immer wieder neu an – und das mit einem möglichst niedrigen Energieverbrauch.
Das Gehirn als Erklärung für die Funktionsweise von Neuromorphic Computing – leuchtet ein. Noch faszinierender und daher eingängiger ist jedoch der Vergleich mit dem größten Lebewesen der Welt, das im US-Staat Oregon zu Hause ist.
Was ist das größte Lebewesen der Welt?
Vielleicht hast du es schon erraten: Als das größte Lebewesen der Welt gilt ein Pilz, genauer gesagt ein Hallimasch. Pilze sind ohnehin schon faszinierende Phänomene. Sie sind weder Pflanze noch Tier, sondern existieren als ein sich immer wieder anpassendes System. Sie bestehen aus Myzel, einem großen, unterirdischen Netzwerk aus fadenförmigen Zellen, das Nährstoffe aus seiner Umgebung aufnimmt, etwa aus dem Boden.
Der Riesen-Hallimasch wächst im US-amerikanischen Oregon. Er erstreckt sich über eine Fläche von mehreren Kilometern. Laut Schätzungen soll er über 8000 Jahre alt sein und 400.000 Kilogramm wiegen. Ein echter Riese also – und ein sehr intelligenter. Es gehört schließlich eine ordentliche Portion Wissen und Anpassungsfähigkeit dazu, um so lange zu überleben und sich über eine so große Fläche auszubreiten. Pilzforscher sind sich sicher, dass Pilze und Waldbewohner untereinander kommunizieren. So informieren sie sich über die Bedingungen, die für ihr Überleben wichtig sind, zum Beispiel Wasserquellen und Schädlinge.
Der Hallimasch, ein analoges Super-System
Der Hallimasch führt vor Augen, wie leistungsfähig NICHT digitale Systeme sein können. Der Riesenpilz ist ein analoges Netzwerk und in vielerlei Hinsicht mit neuromorphen Chips vergleichbar. Auf den Punkt gebracht:
Er funktioniert
- lokal
- adaptiv
- energiearm
Erstaunliche Parallelen zu neuromorphen Chips
Wer genauer hinschaut, entdeckt erstaunlich viele weitere Parallelen.
So wird der Hallimasch beispielsweise nicht über ein zentrales Organ gesteuert, sondern durch das Myzel-Netzwerk. Dort entstehen die "Entscheidungen" und dort verlaufen auch die "Lernprozesse". Der Pilz lernt, wo er sich erfolgreich ausbreiten konnte. An den Stellen, an denen er Erfolg hatte, wächst er weiter. An den anderen Stellen verkümmert er. Außerdem nimmt er Reize aus der Natur auf, zum Beispiel Temperaturen und Feuchtigkeit.
Unser Riesenpilz ist also eine Edge-Intelligenz, die sich durch Robustheit, hohe Anpassungsfähigkeit und einen geringen Energieverbrauch auszeichnet. Ähnlich können wir uns die Funktionsweise neuromorpher Chips vorstellen – dezentral, fehlertolerant und anpassungsfähig.
Inga Wolter
Eine Verbindung lässt sich auch zu den neuromorphen Chips herstellen, die in der Kombination mit Sensortechnik und Edge-AI funktionieren. Auch diese Chips verarbeiten wie der Pilz analoge Signale, also Reize aus der Natur, die aus der direkten Umgebung aufgenommen wurden. Wie Sensoren sammeln sie Daten und speichern sie lokal.
SectorCon bricht auf in eine analogere Zukunft
Wie der Hallimasch so anschaulich zeigt: Analoge Systeme haben ihre Vorteile. Über mehrere Jahrzehnte hinweg galten digitale Technologien als DIE Zukunft, da sie schnell und leicht skalierbar sind. Der Hallimasch wächst jedoch, ohne komplexer zu werden. In ähnlicher Weise skalieren auch neuromorphe Chips, durch mehr Neuronen, die mit dem Myzel-System des Riesenpilzes vergleichbar sind.
Back to analog: Dort wird die Entwicklung in den kommenden Jahren hingehen. Wir von der SectorCon beschäftigen uns wieder mehr mit analogen Technologien, vor allem aus Gründen der Energieeffizienz. Neuromorphic Computing ist eine davon – wobei sich noch zeigen muss, ob es sich als zukunftsfähig erweist.
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Inga Wolter
Inga Wolter
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