Neuromorphe Chips: Die Zukunft der KI liegt in der Natur
Das menschliche Gehirn arbeitet äußerst energieeffizient. Forscher entwickeln neuromorphe Chips, die diesem Prinzip folgen. Spiking Neural Networks ermöglichen es, den Energieverbrauch von KI-Systemen drastisch zu senken. Schon in wenigen Jahren könnte die Technologie in Alltagsgeräten eingesetzt werden.
- IT
Das menschliche Gehirn verbraucht nur 20 Watt, während moderne KI-Systeme immense Energiemengen benötigen. Forscher der TU Graz arbeiten an neuromorphen Chips, die die Energieeffizienz des Gehirns nachahmen. So genannte Spiking Neural Networks ermöglichen es, dass Neuronen nur dann feuern, wenn relevante Informationen vorliegen. Dadurch könnten KI-Systeme bis zu 10.000 Mal effizienter werden.
Grundlage dieser Technologie sind Memristoren, die Speicher- und Recheneinheit in einem sind. Sie erinnern sich an frühere Zustände, ähnlich den Synapsen im Gehirn. Diese Entwicklung könnte vor allem in autonomen Systemen wie Robotern zum Einsatz kommen.
Außerdem arbeiten die Forscher an einem zweistufigen Lernprozess: Basiswissen wird vorab trainiert, so dass neue Aufgaben schneller gelernt werden können. In weniger als zehn Jahren könnten diese energieeffizienten Chips in Smartphones und Computern verbaut werden – ein Quantensprung für die KI-Technologie.
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