Innovative Werkstoffe für die neuromorphe Elektronik

Memory-Resistenz

Wir leben in einem von Softwareentwicklung geprägten Zeitalter, in dem sogar die Automotorstärke nicht alleine durch den Hubraum definiert wird (vorausgesetzt, wir sprechen überhaupt über einen Verbrennungsmotor), sondern durch Software mitgesteuert wird. Die Akzente haben sich verschoben – Programme sind auf dem Vormarsch.

Und doch: Früher oder später kommt jedes Programm an seine Grenzen und verlangt nach einer besseren Hardware-Basis. So ist das auch mit der Künstlichen Intelligenz. Noch kümmern sich die Programme nicht vollkommen selbständig um die Weiterentwicklung eigener physischer Bauteile – der Mensch bringt hier seine Motivation ins Spiel und erledigt die Arbeit.

Wahrscheinlich ist das auch der entscheidende Punkt – Motivation. Ob eine KI sich selbst motivieren kann, werden wir aber hier nicht diskutieren. Polemik zu diesem Thema finden Sie in unserem Magazin „Dein-Werk“.

In diesem Artikel geht es um innovative Werkstoffe, die der Künstlichen Intelligenz eine hochentwickelte Hardware-Plattform bieten sollen.

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Biologisch inspirierte Elektronik

Das Wort Memristor ist nicht neu. Im Laufe der letzten 13 Jahre war immer wieder von der hypothetischen Möglichkeit die Rede, eine funktionierende Memory-Resistenz zu entwickeln – einen dynamischen Widerstand (Resistor), der unter anderem die Arbeit von biologischen Synapsen zu simulieren vermag. In den letzten Jahren nähren sich die Wissenschaftler einer praktischen Lösung dieser Aufgabe. Die Überführung vom natürlichen biologischen Informationsverarbeitungsprozess in eine technische Lösung beschäftigt auch die Werkstoffwissenschaftler der Technischen Universität Ilmenau.

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Das Projekt MemWerk

Die Carl-Zeiss-Stiftung fördert das Projekt mit 4,5 Millionen Euro für fünf Jahre. Dabei handelt es sich um nichts weniger als um die Zukunft der Menschen und die der Künstlichen Intelligenz.

Nach heutigem Stand verliert sich ein Drittel der weltweit erzeugten elektrischen Energie in der in IT-Anwendungen eingesetzten Hardware. Wissenschaftliche Schätzungen sagen voraus, dass unsere Energieerzeugnisse in 15 Jahren nicht mehr ausreichen werden, um den Elektroenergiebedarf der IT-Hardware zu decken. Doch der Energieaufwand bleibt in Bezug auf die Künstliche Intelligenz leider nicht unsere einzige Sorge: Auch wachsen mit dem Anstieg des KI-Einsatzes die Kohlenstoffdioxid-Emissionen.
Es liegt nahe, dass zukünftige KI-Lösungen hinfällig sind, wenn diese nicht mit Elektroenergie versorgt werden können.

Die 26-köpfige Forschungsgruppe der TU Ilmenau widmet sich genau dieser Problematik.

Die Werkstoffwissenschaftler aus den Bereichen der Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik werden umfassende Werkstoffanalysen durchführen, innovative neuronale Netzwerkstrukturen entwerfen, memristive Werkstoffe entwickeln und aus diesen Werkstoffen elektronische Bauelemente modellieren und herstellen. Das Ziel: die Realisierung neuromorpher Schaltkreise (elektronischer Schaltkreise, welche den biologischen Strukturen des Nervensystems ähneln). Damit lassen sich extrem energieeffiziente Elektroniken realisieren.
Der Fortschritt ermöglicht es der Künstlichen Intelligenz, aus ihrer „Energieverschleuderung“ selbst zu lernen und zukünftig effizienter zu handeln.

Die Zukunftsvisionen sind groß: „Wir werden in der Lage sein, die biologischen Paradigmen der Informationsverarbeitung, Lernen und Gedächtnisbildung, so präzise wie nie zuvor technisch nachzubilden und völlig neue Möglichkeiten für die Informationstechnik schaffen.“ – so Prof. Ziegler, wissenschaftlicher Leiter des Projekts.

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