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Das elektronische Gehirn

von ruprecht
16. Mai 2017
in Startseite, Wissenschaft
Lesedauer: 2 Minuten
0
Das elektronische Gehirn

Bild: flickr.com/dierk schaefer (https://flic.kr/p/5vGNkE) CC BY 2.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)

Startschuss für das Institut für neuromorphes Rechnen

Mit einem traditionellen Spatenstich haben die Bauarbeiten des Neubaus für das European Institute for Neuromorphic Computing der Universität Heidelberg im Neuenheimer Feld begonnen.

Unter der Leitung von Karlheinz Maier, Professor für Experimentalphysik, soll dort der Frage nachgegangen werden, wie neuronale Prozesse, also die Aktivität der Nervenzellverbände im Gehirn funktionieren. Basierend auf neuronalen Schaltkreisen bauen Maier und seine Kollegen physikalische Modelle, mit deren Hilfe verschiedene Theorien zur Informationsverarbeitung des Gehirns überprüft werden können. Denn wie dieses Organ so erfolgreich Informationen verarbeitet, ohne vorher programmiert zu werden oder ein Betriebssystem zu haben, ist Forschern noch ein Rätsel.

Diese Systeme werden als „neuromorph“ bezeichnet, da sie sich am neurobiologischen Aufbau des Nervensystems orientieren und damit anders als Simulationen auf Hochleistungsrechnern funktionieren. Während bei herkömmlichen Rechnern Speicher und Rechenwerk getrennt vorliegen, verbindet das Gehirn beide Funktionen hocheffizient innerhalb von Neuronen und Synapsen. Der neuromorphe Computer macht sich Fehlertoleranz, Lernfähigkeit und den sehr geringen Energieverbrauch des Hirns zunutze. So ist er am Ende 1000 Mal schneller als unser Gehirn. Damit können ansonsten Tage andauernde Lerneinheiten auf Sekunden verkürzt werden. Gesammelt werden die neuen Erkenntnisse im Rahmen des Human Brain Projects, einem internationalen Forschungsvorhaben, das neue medizinische und neurowissenschaftliche Einblicke ins Gehirn liefern soll. Für Maier selbst sind die synthetischen Vorhersagesysteme, die aufgrund von vorhandenen Daten lernen, der spannendste Part. Hierbei identifiziert der Rechner aus einem riesigen Datensatz, wie beispielsweise dem Wetter der Region Heidelberg, verschiedene Muster. Er erkennt und lernt so physikalische Regeln. Dadurch können Vorhersagen entwickelt und bislang versteckte Zusammenhänge aufgedeckt werden.

Und so darf man gespannt sein auf neuartige Wettervorhersagen und vielleicht eines Tages auf eine Computersimulation des Gehirns.

Von Esther Megbel

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