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Neuromorphisches Chipdesign: Lernfähige Halbleiter

25.06.2013 | 11:11 Uhr |

Auf der Suche nach effizienteren Chips gelten Nervenzellen als Vorbild. Neuromorphische Chips sind zwar ebenfalls Halbleiter, imitieren aber die Schaltung von Neuronen. Als Schlüsseltechnologie dafür gelten Memristoren.

Prozessoren sind schnelle und bei richtiger Programmierung präzise Rechner. Bei vielen anderen Aufgaben, die einem halbwegs ausgeschlafenen, menschlichen Zeitgenossen kaum ein Stirnrunzeln kostet, müssen Computerchips aber passen: Mustererkennung, Assoziationen, Prognosen und Erkennung von Zusammenhängen sind Probleme, die Prozessoren nur mit erheblichen Aufwand lösen können. Ein Computer muss dazu jedes Mal in einer Datenbank gespeicherter, bereits bekannter Fälle nachsehen und vergleichen. Der Grund dafür liegt im Design heutiger Computer: Speicher und Prozessor sind getrennte Einheiten, verbunden durch eine Bus-Architektur.

Der Chip lernt mit: Morphologische Chips sind logische Schaltungen mit Memristoren, die graue Zellen imitieren.
Vergrößern Der Chip lernt mit: Morphologische Chips sind logische Schaltungen mit Memristoren, die graue Zellen imitieren.
© Universität Bielefeld

Den nächsten großen Schritt in der Halbleitertechnologie erwarten Forscher deshalb nicht mehr durch eine weiteren Miniaturisierung von Transistoren auf einem Chip, sondern in einem komplett neuem Chip-Design, dass sich an Neuronen, also Nervenzellen orientiert. Neuromorphische Chips sind zwar ebenfalls Halbleiter, nehmen in ihrer Funktion aber die Natur als Vorbild und bilden die Verdrahtung von Neuronen mit Synapsen nach, die Speicher und Prozessor vereinen und zudem lernfähig sind. Lernt das Gehirn, werden zwischen Nervenzellen über die Synapsen Verbindungen hergestellt. So entstehen Schaltkreise im Gehirn, das sich damit selbst programmiert.

Blick mit einem Rasterelektronenmikroskop auf einen Memristor: Die parallelen, hier grün dargestellten bestehen jeweils aus zwei Schichten Titaniumdioxid.
Vergrößern Blick mit einem Rasterelektronenmikroskop auf einen Memristor: Die parallelen, hier grün dargestellten bestehen jeweils aus zwei Schichten Titaniumdioxid.
© HP Labs

Als Schlüssel dazu werden von verschiedenen Forschungsprojekten die „Memristoren“ gehandelt. Dies sind Halbleiter, die ihren Widerstand ändern, abhängig von der Stärke des Stroms, der durch sie fließt. Der Zustand bleibt auch denn erhalten, wenn der Strom  Ein Memristor ändert seinen Widerstand abhängig von der Stärke des Stroms, der durch ihn fließt. Der Clou: Auch wenn der Strom abgeschaltet ist, geht die Information nicht verloren. An vorhergehende Schaltungszustände kann sich ein Memristor, der seinen Namen folglich von Begriffen „Memory“ (Speicher) und „Resistor“ (Widerstand) bekommen hat, auch passiv erinnern. Diese neuartigen Chips dürften es in den nächsten zwei Jahren zur Marktreife bringen, da HP und Hynix groß in die Technologie eingestiegen sind. Gedacht ist der Memristor anfangs als leistungsfähiger Ersatz für DRAM und Flash.

Für Leon Chua, der vor 40 Jahren die theoretische Grundlage für Memristoren schuf, sind diese Bauelemente aber weit mehr: Er sieht in Memristoren mittlerweile ein elektronisches Pendant zu Synapsen im Gehirn. Die Synapse ist jener Teil eines Nervs, der sich mit anderen Nervenzellen verbindet. Diese Verbindungen werden besser, je öfter sie genutzt werden, sie entstehen während Lernprozessen. Tatsächlich verhalten sich Memristoren sehr ähnlich. Das Ziel, einen Computer zu bauen, der ähnlich dem menschlichen Gehirn arbeitet, scheint einen Schritt näher gerückt zu sein.

Das menschliche Gehirn läuft im Normalzustand, also im nüchterner Wachzustand, mit einer Leistungsaufnahme von rund 20 Watt. Und löst viele erlernte Aufgaben, Optimierungsprobleme und kognitive Herausforderung trotzdem schneller als die heute bekannten Supercomputer. Durch neuromorphische Chips, also nerven-ähnlichen Bauelemente, die mit Memristoren die Lern- und Assoziationsfähigkeit des Gehirns nachbilden, wären lernfähige Computer möglich, die Erfahrung sammeln und sich teilweise selbst programmieren.

Leon Chua ist mit seiner visionären Idee nicht alleine. An der Universität Bielefeld ist das Forscherteam um Privatdozent Dr. Andy Thomas bereits so weit, mit tatsächlicher Hardware erste Experimente durchzuführen. Die Memristoren dafür stammen aus eigener Fertigung und imitieren natürliche Nervenverbindungen. Ziel ist zunächst nicht die praktische Anwendung, sondern der Beweis, dass es tatsächlich funktioniert. Die Memristoren von Dr. Andy Thomas arbeiten sowohl als Speicher als auch als lernfähige Einheit zur Informationsverarbeitung, was den bisher bekannten Vorgängen in Gehirn schon recht nahe kommt.

Morphologisches Chip-Design von Intel: In einem Entwurf aus seinem Circuit Research Laboratory kombiniert Intel Memristoren und mikroskopisch kleine, drehbare Magnete.
Vergrößern Morphologisches Chip-Design von Intel: In einem Entwurf aus seinem Circuit Research Laboratory kombiniert Intel Memristoren und mikroskopisch kleine, drehbare Magnete.
© Intel

Auch Intel arbeitet bereits an einem neuromorphischen Chip-Design, führt dabei aber neben Memristoren noch eine weitere, ehrgeizige Schaltung ins Feld: Lateral Spin Valves. Bei dieser Entwicklung handelt es sich um mikroskopisch kleine Magneten, die sich nach der Drehung der Elektronen ausrichten, die durch sie hindurch fließen. Gerade diese Neuentwicklung soll dabei helfen, den Energiebedarf von neuromorphen Chips mit Memristoren weiter zu senken. Wenige Millivolt sollen so für Berechnungen genügen, für die eine moderne CPU immer noch mehrere Volk benötigt.

Dass damit in absehbarer Zeit bereits Computer möglich sind, die wie ein menschliches Gehirn arbeiten, ist zwar nicht zu erwarten. Möglich werden damit aber spezialisierte, integrierte Schaltungen, die bestimmte Problem schneller und effizienter lösen, als bisher bekannte Prozessoren.

 

 

 

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