Ein Baustein eines künstlichen Hirns
22. Februar 2017
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Obwohl die Rechenkraft von Computern stetig zu- und ihr Energiehunger stetig abnimmt, bleiben sie im Vergleich zum menschlichen Gehirn wahre Energiefresser. Wissenschaftler haben aber jetzt einen Baustein entwickelt, der nicht nur genau so funktioniert wie eine Synapse im Hirn, sondern auch genau so wenig Energie bedarf wie sein biologisches Vorbild.
Das Grundelement heutiger Mikroelektronik, der Transistor, hat einige Nachteile. Er kennt nur zwei Zustände, so dass zur Speicherung und zur Bearbeitung von Informationen viele Transistoren nötig sind. Auch benötigt er fortwährend Strom, um die Informationen im Gedächtnis zu behalten. Und schließlich finden Bearbeitung und Speicherung an verschiedenen Stellen statt, so dass die Daten aufwändig hin und her transportiert werden müssen.
Unser Hirn geht da ganz anders vor. Das kleinste Element ist hier die Synapse, die nicht nur zwei, sondern ganz viele Zustände kennt, nicht fortwährend Energie benötigt und sich auch noch sehr nahe der Informationen verarbeitenden Neuronen befindet. Auf diese Weise kann unser Hirn sehr effizient eine Unzahl von Informationen gleichzeitig und in hoher Geschwindigkeit verarbeiten (denken Sie nur an die Erkennung von Gesichtern oder Objekten).
Der neue elektrochemische Baustein, der von einem Forschungsteam der Stanford University entwickelt wurde, weist keine der Nachteile des klassischen Transistors auf. Die künstliche Synapse, die die Grundlage eines künstlichen Hirns formen könnte, besteht aus drei Lagen und erinnert an eine Art Batterie. Die beiden Außenlagen sind die „Pole“, dazwischen befindet sich ein Elektrolyt. Die Zusammenstellung und damit der elektrische Widerstand des unteren Pols kann durch einen Strom zum oberen Pol beeinflusst werden und mehr als 500 verschiedene Werte annehmen. Dieser Mechanismus wird für eine nicht-flüchtige Informationsspeicherung benutzt, die Information bleibt auch im stromlosen Zustand erhalten. Die künstliche Synapse besteht aus preiswerten und flexiblen Polymeren, organischen Verbindungen, die auch die Möglichkeiten bergen, direkte Datenverbindungen zu einem „echten“ Hirn aufzubauen.
Eine Zusammenfassung des Forschungsberichts kann hier eingesehen werden.
Das Grundelement heutiger Mikroelektronik, der Transistor, hat einige Nachteile. Er kennt nur zwei Zustände, so dass zur Speicherung und zur Bearbeitung von Informationen viele Transistoren nötig sind. Auch benötigt er fortwährend Strom, um die Informationen im Gedächtnis zu behalten. Und schließlich finden Bearbeitung und Speicherung an verschiedenen Stellen statt, so dass die Daten aufwändig hin und her transportiert werden müssen.
Unser Hirn geht da ganz anders vor. Das kleinste Element ist hier die Synapse, die nicht nur zwei, sondern ganz viele Zustände kennt, nicht fortwährend Energie benötigt und sich auch noch sehr nahe der Informationen verarbeitenden Neuronen befindet. Auf diese Weise kann unser Hirn sehr effizient eine Unzahl von Informationen gleichzeitig und in hoher Geschwindigkeit verarbeiten (denken Sie nur an die Erkennung von Gesichtern oder Objekten).
Der neue elektrochemische Baustein, der von einem Forschungsteam der Stanford University entwickelt wurde, weist keine der Nachteile des klassischen Transistors auf. Die künstliche Synapse, die die Grundlage eines künstlichen Hirns formen könnte, besteht aus drei Lagen und erinnert an eine Art Batterie. Die beiden Außenlagen sind die „Pole“, dazwischen befindet sich ein Elektrolyt. Die Zusammenstellung und damit der elektrische Widerstand des unteren Pols kann durch einen Strom zum oberen Pol beeinflusst werden und mehr als 500 verschiedene Werte annehmen. Dieser Mechanismus wird für eine nicht-flüchtige Informationsspeicherung benutzt, die Information bleibt auch im stromlosen Zustand erhalten. Die künstliche Synapse besteht aus preiswerten und flexiblen Polymeren, organischen Verbindungen, die auch die Möglichkeiten bergen, direkte Datenverbindungen zu einem „echten“ Hirn aufzubauen.
Eine Zusammenfassung des Forschungsberichts kann hier eingesehen werden.
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