Neuromorphic Computing – Das Gehirn als Vorbild
Innovative Rechenarchitektur imitieren das menschliche Gehirn
Neuromorphe Computer setzen auf die parallele Verarbeitung von Informationen durch künstliche neuronale Netze und sind durch ihre innovative Rechenstruktur in der Lage, komplexe Rechenprobleme effizient, in Echtzeit und ressourcenschonend zu lösen. Konsequent implementiert, ergibt sich somit ein immenser Vorteil für Industrie und Gesellschaft gegenüber klassischen Rechenarchitekturen.
Beim neuromorphen Computing benötigt man spezialisierte Chips, die komplett anders als herkömmliche Rechenchips arbeiten. Diese neuromorphen Chips sind darauf optimiert, Signale, wie synaptische Aktivitäten, auf eine ähnliche Art und Weise, wie das menschliche Gehirn, zu verarbeiten und zu übertragen. Diese Synapsen stellen dabei Verbindungen zwischen künstlichen Neuronen dar und bilden durch Simulation im neuromorphen Computer anschließend komplexe neuronale Netzwerke ab.
Hierdurch können die neuromorphen Chips parallel und asynchron Wege finden und lernen »on-the-fly«; klassische Computer haben mit genau dieser Art Rechenaufgaben häufig große Probleme.
Neuromorphe Computer sind somit ideal für Fragestellungen, bei denen schnell und gezielt in Echtzeit auf neue Stimuli reagiert werden muss, wie zum Beispiel im Bereich Künstliche Intelligenz (KI)!
Noch stehen neuromorphe Computer vor dem industriellen Durchbruch und eine gezielte Forschungsarbeit ist essentiell. Die FMD arbeitet u. a. im Projekt »FMD-QNC« intensiv an der Weiterentwicklung der Technologie.
Hier erfahren Sie mehr darüber, wie KMU, Start-ups, Forschungsgruppen, Großindustrie und alle am Thema interessierten Personen von FMD-QNC profitieren können.
Konkrete Anwendungsszenarien
Fahrzeugumfelderkennung
Neuromorphe Strukturen befähigen autonome Fahrzeuge, Umgebungen in Echtzeit so zu analysieren, dass sie direkt auf Gefahren oder Hindernisse reagieren können.
Medizintechnik
Mit neuromorphen Computern können eine Vielzahl von medizinischen Daten analysiert und personalisierte Diagnosen und Behandlungspläne erstellt werden. Es ist außerdem möglich, Röntgenaufnahmen und CT-Scans auszuwerten, Muster zu erkennen und Abweichungen zu identifizieren.
Produktion
Neuromorphe Computer können eingesetzt werden, um Roboter zu steuern und komplexe, menschenähnliche Aufgaben auszuführen. Auch im Bereich Predictive Maintenance können Maschinendaten schneller analysiert werden, um damit Ausfallzeiten und Kosten zu minimieren.
Sicherheit
Um Cyberangriffe zu erkennen und zu bekämpfen, nutzt neuromorphes Computing die Möglichkeit, Verhaltensmuster von Angreifern in Echtzeit zu analysieren. Gleichzeitig kann es effektiv dazu eingesetzt werden, Bilder und Videos zu beobachten und unbekannte oder gefährliche Objekte zu identifizieren.
Mikroelektronik als Basis für neuromorphes Computing (NC) – Nichtflüchtige Speicher
Neuromorphe Computer benötigen Hardwarekomponenten, die sehr hohe Anforderungen an Energieeffizienz und parallele Datenverarbeitung erfüllen. Wichtige Komponenten sind hier »nichtflüchtige Speicher«, die es ermöglichen sollen, Berechnungen direkt im Speicher durchzuführen; ohne Datentransfer zwischen Prozessor und Speicher wie in klassischen Rechnern. Hierdurch können neuromorphe Computer ihre Aufgaben schneller, effizienter und hoch parallelisiert ausführen, da sie die zu verarbeitenden Daten direkt aus dem neuronalen Netz abrufen können.
Die Technologie ist Teil des Projekts FMD-QNC.
Zur FMD-QNC-ProjektwebseiteWeitere Informationen zum Thema Neuromorphic Computing an den FMD-Instituten (Stand 2022) | 0.25 MB |