Steigende KI-Rechenleistung und hoher Strombedarf machen neue Computerarchitekturen erforderlich. Forschende des Forschungszentrums Jülich arbeiten an neuromorphem Computing – einer neuro-inspirierten KI-Technologie, die Eigenschaften des biologischen Gehirns nutzt, um KI-Anwendungen energieeffizienter und schneller zu machen.
Steigende KI-Rechenleistung und der enorme Strombedarf künstlicher Intelligenz stellen bestehende Computersysteme vor große Herausforderungen. Gleichzeitig reichen bisherige Effizienzsteigerungen nicht aus. Das biologische Gehirn zeigt, dass informationsverarbeitende Systeme deutlich effizienter arbeiten können.
Forschende am Peter Grünberg Institute des Forschungszentrums Jülich entwickeln deshalb neuro-inspirierte KI-Technologien auf Basis des neuromorphen Computings. Dieser Ansatz nutzt Eigenschaften des biologischen Gehirns für den Entwurf von von Hardware und Software in Rechensystemen.
Die Technologie basiert auf memristiven Speicherelementen und weiteren innovativen elektronischen Bauteilen, die Neuronen und Synapsen nachbilden. Ziel ist es, KI-Algorithmen in einem Ko-Entwurf von Hardware und Software zu realisieren.
Neuromorphes Computing soll KI-Aufgaben mit einer zehn- bis hundertfach höheren Effizienz ermöglichen. Dabei geht es um die Industrialisierung von neuromorphem Chip-Design und co-integrierter Bauteilfertigung sowie um die Beschleunigung von Machine-Learning- und KI-Algorithmen. Mögliche Anwendungen liegen etwa in Transportwesen, IoT-Sensorik, Gesundheitswesen und Robotik.
Weitere Informationen: https://www.fz-juelich.de/de/pgi/forschung/neuromorphes-computing
Wissenschaftlicher Koordinator PGI-SO
