Neurocomputer: Chip Spikey arbeitet wie ein menschliches Gehirn

Von Grund auf neu gestaltete Computerchips, die das menschliche Gehirn nachahmen, sind im Begriff, ihre konventionelle Konkurrenz zu überflügeln – und könnten bald unser Verständnis der Funktionsweise des Hirns revolutionieren.

Versuchen Forscher das Gehirn zu simulieren, arbeiten sie meist mit gewöhnlichen Rechnern. Dazu setzen sie Programme ein, die das Verhalten von Neuronen nachahmen können. Die neuen neuromorph genannten Chipdesigns hingegen setzen auf den Nachbau ganzer Neuronen-Netzwerke – mit Hilfe analoger Komponenten, die zu den Anfängen der Computertechnik zum Einsatz kamen. "In unserem System ist jedes Neuron in Form von Hardware aufgebaut", sagt Karlheinz Meier, Physiker an der Universität Heidelberg.

Renaissance der Analogtechnik

Sein neuer Chip, nach dem charakteristischen Übertragungspuls der biologischen Vorbilder Spikey genannt, besitzt knapp 400 künstliche Neuronen, kleine elektronische Schaltkreise mit Kondensatoren, die wie ihre biologischen Vorbilder elektrische Ladung speichern können.

Spikey unterscheidet sich von normalen Computern vor allem in der Art, wie die Verbindungen dieser Neuronen aufgebaut werden. Diese künstlichen Synapsen bestehen aus bis zu 20 Transistoren und können wie ihre echten Pendants die Stärke der Strompulse, die sie übertragen, variieren. "Analoge Schaltkreise sind ausgestorben, als die digitalen Computer leistungsfähiger wurden", sagt Meier. Nun stünden sie vor einem Comeback, ist er überzeugt.

Die künstlichen Neuronen auf dem Spikey-Chip sind unterschiedlich miteinander verbunden, um die verschiedenen Hirnschaltkreise abbilden zu können. Meier hat sechs verschiedene neuronale Netze in Hardware modelliert, einschließlich eines, das sich an dem Geruchssystem der Insekten orientiert. Spikeys künstliches Netzwerk verhält sich tatsächlich fast genauso wie sein natürliches Vorbild (Link: arXiv.org/abs/1210.7083).

"Bei der Simulation von neuronalen Architekturen kann man derzeit nicht besser werden", urteilt Massimiliano Versace, Chef des Neuromorphic Lab an der Boston University.

Neuromorphe Chips haben gegenüber der herkömmlichen Technik viele Vorteile. Da sie Speicher und Berechnung anders als digitale Rechner physisch nicht trennen, laufen sie viel schneller und verbrauchen auch deutlich weniger Energie. Und sie sind unempfindlicher für Beschädigungen.

Fallen auf einem gewöhnlichen Chip ein paar Bits aus, bedeutet das für ihn oft gleich das Aus – verliert der neuromorphe Vertreter ein paar Neuronen, kann er, wenn auch etwas langsamer als vorher, munter weiterarbeiten. Computerkonzerne wie IBM und HP untersuchen die denkenden Chips daher ebenfalls; bei einigen medizinischen Anwendungen wie Hörprothesen für das Innenohr haben sie sich bereits bewährt.

Fehlertolerant und schnell

Versace arbeitet zusammen mit der Nasa an einem neuromorphen System, das einen Marsrover steuern soll. Wegen der hohen Fehlertoleranz sei diese Art Chip besser gegen die starke Strahlung im All gewappnet, sagt der Forscher.

"Herkömmliche Computerchips sind schneller und energieeffizienter geworden, mit neuromorphen Chips werden sie aber niemals mithalten können", sagt Meier. Zum Ende dieses Jahrzehnts werden die leistungsfähigsten Supercomputer rund einen Millijoule benötigen, um eine Synapse zu simulieren, Spikey braucht für die gleiche Aktion eine Million Mal weniger Energie. "Diese Lücke kann die digitale Technik niemals schließen", versichert Meier. Sein Team arbeitet gerade an einer größeren Version von Spikey. "Anstatt knapp 400 Neuronen habe diese jetzt 200 000", sagt Meiers Kollege Thomas Pfeil.

Das System nimmt einen kompletten Wafer mit einem Durchmesser von rund 20 Zentimetern ein, auf dem neben den Neuronen auch noch Millionen von Synapsen aufgebaut sind. Im nächsten Jahr wollen Pfeil und Meier einen kleinen Abschnitt der Hirnrinde einer Ratte simulieren. Künftig sollen die Computerchips ermöglichen, Theorien über bestimmte Hirnfunktionen experimentell zu überprüfen – Neuron für Neuron. Thomas Pfeil: "Ziel ist, eine vollkommen neue Rechnerarchitektur zu schaffen."