Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben einen entscheidenden Fortschritt erzielt: Einen Neurochip entwickelt, der dem menschlichen Gehirn täuschend ähnlich funktioniert.
In einer wegweisenden Studie zum neuromorphen Rechnen schufen MIT-Wissenschaftler einen Chip mit künstlichen Synapsen.
Synapsen dienen im menschlichen Gehirn als Brücken zwischen Nervenzellen: Sie übertragen elektrische oder chemische Signale an Rezeptoren. Dieser Mechanismus ermöglicht es unserem Gehirn, Millionen von Aufgaben simultan zu bewältigen – von unbewussten Prozessen bis hin zu bewussten Entscheidungen und der Bildung von Erinnerungen.
Der MIT-Chip repliziert dies durch künstliche Synapsen, die den Fluss elektrischer Ströme präzise regulieren. So ahmt er die neuronale Signalverarbeitung im Gehirn nach und schafft die Basis für künstliche Gehirne.
Konventionelle Computer erreichen trotz KI-Fortschritten nicht die Effizienz des Gehirns. Im maschinellen Lernen scheitern sie an der Simulation unzähliger paralleler Prozesse. Eine KI kann Zahlen knacken, bremst aber bei Millionen simultaner Berechnungen ein.
Dieser Nachteil rührt daher, dass Chips binär arbeiten und Impulse sequentiell verarbeiten. Das Gehirn nutzt hingegen Synapsen, um Signale fein zu dosieren und gezielt Neuronen zu aktivieren.
Frühere Ansätze scheiterten an komplexer Architektur. MIT optimierte ein Modell mit zwei leitfähigen Schichten, getrennt durch ein amorphes Medium, das synaptisch wirkt.
Ein einziger solcher Chip könnte Serverfarmen ersetzen.
"Sobald Sie eine Spannung anlegen, um Daten in einem künstlichen Neuron zu speichern, müssen Sie diese löschen und exakt reproduzieren können", erklärt Leitforscher Jeehwan Kim.
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"In amorphen Materialien wandern Ionen beim Überschreiben unkontrolliert durch Defekte, was zu Ungleichmäßigkeiten führt. Das war das Kernproblem künstlicher Synapsen", so Kim.
Der neue Chip verwendet Silizium-Germanium-Gitter mit eindimensionalen Kanälen: Ionen fließen strukturiert durch "Tunnel", statt chaotisch.
"Unser Ziel: Ein fingernagelgroßer Chip ersetzt einen Supercomputer", betont Kim. "Diese Arbeit legt den Grundstein für echte KI-Hardware."