Der gängige Ansatz zur Erforschung des menschlichen Gehirns in der Neuroinformatik ist die Simulation von neuronalen Netzwerken mit Hilfe von Computern. Die Schweizer Forscher gehen einen anderen Weg und entwickeln elektronische Schaltungen, die jenen eines echten Gehirns in Grösse, Geschwindigkeit und Energieverbrauch gleichen. «Die Mikrochips imitieren mittels Algorithmen das Verhalten von Neuronen und Synapsen bei der Informationsverarbeitung», erklärt Giacomo Indiveri vom gemeinsamen Institut für Neuroinformatik der Universität Zürich und der ETH Zürich gegenüber pressetext.
Die Schweizer Forscher haben diese sogenannten neuromorphen Chips nun erstmals in einem künstlichen System eingesetzt. Dieses ist in der Lage, in Echtzeit auf sensorische Einflüsse zu reagieren und besitzt somit kognitive Fähigkeiten. In einer ersten Demonstration wurde eine komplexe sensomotorische Aufgabe erfüllt, wie sie bei Kognitionstests für Primaten üblich sind.
Forscher entwickeln erste Bauteile für künstliches neuronales Netzwerk. (Symbolbild) /
Das System konnte die Regeln des Experiments verstehen und das vorgegebene Problem lösen.
Einsatz in der Robotik
Das Ergebnis ist ein Echtzeit-Datenverarbeitungssystem, das aus Mikrochips besteht, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Das Verhalten des Systems wird dabei durch den Benutzer vorgegeben. Konkrete Anwendungsgebiete wären Sprach- und Gestenerkennung in der Robotik durch die weitere Kombination der Chips mit künstlichen Hörorganen oder Netzhäuten.
«Ziel der Forschungen ist, die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen und dessen Lösungsstrategien auf andere Technologien anzuwenden», so Indiveri. Die neuromorphen Systeme werden herkömmliche Computersysteme auch nicht ersetzen, sondern ergänzen und können speziell dort eingesetzt werden, wo die Chiptechnologie an ihre Grenzen stösst. Die immer weitere Verkleinerung von Mikrochips bringt Unzuverlässigkeit und Ungenauigkeiten mit sich. Das Gehirn hingegen ist mit seinen ebenfalls unpräzisen und langsamen Neuronen in der Lage, genaueste Ergebnisse zu liefern und kann somit als Vorbild dienen, erklärt der Forscher.
