Computer so effizient wie das menschliche Gehirn

Internationaler Workshop zur technischen Nachbildung von Gehirnprozessen an der Universität Kiel gestartet

Autonomes Fahren, Smart Houses oder digital vernetzte Produktionsprozesse stellen ganz neue Anforderungen an die Computertechnik. Um die dabei entstehenden enormen Datenmengen speichern und verarbeiten zu können, braucht es große Rechenleistungen. Die Folge sind aufwendige Kühlprozesse und ein immens gesteigerter Stromverbrauch. Deutlich weniger Energie verbraucht, trotz permanenter Höchstleistungen, das menschliche Gehirn – in vielen Bereichen noch immer der effizienteste Rechner der Welt. Wie sich biologische Lern- und Gedächtnisprozesse technisch nachbilden lassen könnten, ist das Thema der internationalen Tagung „Neurotronics: Bio‐inspired information pathways“, die gestern (Montag, 2. September) an der Technischen Fakultät der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) begonnen hat.

Vier Tage lang tauschen sich rund 40 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus den Bereichen Neurologie, Systemtheorie, Materialwissenschaft, Nanoelektronik und Medizin über neueste Entwicklungen aus. Ihr langfristiges Ziel ist es, energieeffiziente Mechanismen der Informationsverarbeitung im Gehirn auf technische Schaltprozesse und Netzwerke zu übertragen. Das könnte die Grundlage bilden für eine ganz neue, sehr viel effizientere Art von Computern.

Organisiert wird der Workshop von der Forschungsgruppe 2093 „Memristive Bauelemente für neuronale Systeme“. Das interdisziplinäre Verbundprojekt unter der Leitung der CAU wird seit 2014 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Beteiligt sind auch das Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel, die Technische Universität Hamburg-Harburg, die Technische Universität Ilmenau, die Ruhr-Universität Bochum, die Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg, das Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik in Frankfurt (Oder).

Biologische Datenverarbeitung: Dynamik statt Algorithmen

Typische Methoden der Künstlichen Intelligenz, wie auf Algorithmen basiertes deep learning, arbeiten sehr linear und statisch. „Sie haben sich damit weit von den dynamischen Prozessen der Biologie entfernt. Dabei verarbeiten Nervensysteme wie in unserem Gehirn Informationen auf eine Art und Weise, die unsere modernen Computersysteme in den Schatten stellt, zum Beispiel bei der Erkennung von Mustern“, so Hermann Kohlstedt, CAU-Professor für Nanoelektronik und Sprecher der Forschungsgruppe. Die biologische Informationsverarbeitung zeichnet sich durch parallel ablaufende, energieeffiziente Prozesse aus, die sich ständig verändern und an ihre Umgebung anpassen.

Diese Prinzipien neurobiologischer Schaltungen wollen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in dem überregionalen Forschungsverbund auf technische Systeme und Netzwerke übertragen. Erste prototypische Hardware-Elemente konnten sie bereits in der ersten Förderperiode entwickeln. Sogenannte memristive elektrische Bauteile (von englisch „memory“ für Gedächtnis und „resistor“ für Widerstand) sind in der Lage, ihren elektrischen Widerstand zu ändern, basierend auf der Ladung, die vorher durch ihn geflossen ist. Die in diesen „künstlichen Synapsen“ ablaufenden Prozesse ähneln denen beim Speichern von Informationen in den Synapsen des Gehirns.

Behalten, was funktioniert: Beiträge aus der Evolutionstheorie

Auch für den Aufbau technischer Netzwerke schauen Forschende auf die Vorgänge im menschlichen Gehirn. Das Netzwerk aus Nervenzellen und Synapsen wächst im Verlauf der menschlichen Entwicklung zu einem immer komplexeren Gebilde. Die Kieler Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sehen hier Ähnlichkeiten zu Grundprinzipien der Evolution: die Ausdifferenzierung in verschiedene Tier- oder Pflanzenarten, die sich an die äußeren Umstände ihrer ökologischen Nische perfekt angepasst haben. Auch Nervensysteme interagieren ständig mit ihrer Umwelt, indem sie Informationen aufnehmen, verarbeiten und darauf reagieren. Das ermöglicht erst Lern-, Erinnerungs- und Verhaltensprozesse und erlaubt es Organismen, in einer sich ständig verändernden Welt zu überleben.

„Die Natur ‚behält‘ gewissermaßen, was gut funktioniert. So ähnlich arbeitet auch das Gehirn, wenn es Eindrücke und Erinnerungen über die Zeit aussortiert und sich ständig verändert. Wir hoffen, aus der Entwicklung des Gehirns Schlüsse ziehen zu können auf den Bau technisch komplexer Netzwerke“, fasst Kohlstedt den Ansatz zusammen.

In dem bereits zum zweiten Mal stattfindenden Workshop berichten Teilnehmende in zehn Vorträgen unter anderem über den aktuellen Stand ihrer Forschung zu Memristoren, neuronalen Lernprozessen und Perspektiven der Evolutionstheorie. Veranstaltungen wie diese sind ein wesentlicher Bestandteil der Netzwerkarbeit in dem Verbund. Sie dienen nicht nur dem interdisziplinären Austausch der beteiligten Partner, sondern binden auch neue Perspektiven auf internationaler Ebene ein. Im Rahmen der Nachwuchsförderung des Forschungsverbunds erhalten Doktorandinnen und Doktoranden bei dem Workshop außerdem die Gelegenheit, ihre Arbeiten mit einem internationalen Kreis externer Gäste zu diskutieren.

Weitere Informationen:
www.for2093.uni-kiel.de

Kontakt:
Prof. Dr. Hermann Kohlstedt
Arbeitsgruppe Nanoelektronik
Institut für Elektrotechnik und Informationstechnik
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Tel. +49 (0) 431/880-6075
E-Mail: hko@tf.uni-kiel.de

Julia Siekmann
Wissenschaftskommunikation
Forschungsschwerpunkt Kiel Nano, Surface and Interface Science (KiNSIS)
Universität Kiel
Telefon: 0431/880-4855
E-Mail: jsiekmann@uv.uni-kiel.de
Web: www.kinsis.uni-kiel.de

Weitere Informationen:
Details, die nur Millionstel Millimeter groß sind: Damit beschäftigt sich der Forschungsschwerpunkt »Nanowissenschaften und Oberflächenforschung« (Kiel Nano, Surface and Interface Science – KiNSIS) an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU). Im Nanokosmos herrschen andere, nämlich quantenphysikalische, Gesetze als in der makroskopischen Welt. Durch eine intensive interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Physik, Chemie, Ingenieurwissenschaften und Life Sciences zielt der Schwerpunkt darauf ab, die Systeme in dieser Dimension zu verstehen und die Erkenntnisse anwendungsbezogen umzusetzen. Molekulare Maschinen, neuartige Sensoren, bionische Materialien, Quantencomputer, fortschrittliche Therapien und vieles mehr können daraus entstehen. Mehr Informationen auf www.kinsis.uni-kiel.de

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Presse, Kommunikation und Marketing, Dr. Boris Pawlowski, Text: Julia Siekmann
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Link zur Meldung: www.uni-kiel.de/de/detailansicht/news/260-gehirnprozesse

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