Neuromorphes Computing (Neuromorphic Computing)

Beim sogenannten Neuromorphic Computing wird die selbstorganisierende und selbstlernende Natur des Gehirns nachgebildet. Die technologischen Entwicklungen werden in verschiedenen Ausbaustufen verfolgt. Die „tiefen neuronalen Netze“ (deep neural networks, DNN) sind mit Hilfe klassischer Technologien (z.B. SRAM oder Flash-basiert) schon in der Anwendung angekommen und bilden zunächst die Parallelität und Effizienz des Gehirns nach. Eine weitere Miniaturisierung und Reduzierung des Energieverbrauchs für Edge-Anwendungen ist unter Verwendung neuer, innovativer Technologien möglich. Die darauffolgende Generation der sogenannten „Spiking Neural Networks“ (SNN) versucht, zusätzlich die zeitliche Komponente der Funktionalität von Neuronen und Synapsen physikalisch nachzubilden, was eine noch höhere Energieeffizienz und Plastizität ermöglicht.

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