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Neuromorphe Systeme:

Wegbereiter einer neuen Computerära

Die beiden Physiker John Paul Strachan und Emre Neftci beschäftigen sich mit Rechnersyste-
men, die der Funktionsweise des Gehirns nachempfunden sind. Seit Juli 2021 leiten sie jeweils
ein neu gegründetes Institut am Forschungszentrum Jülich. Die beiden internationalen Top-

Wissenschaftler wollen dazu beitragen, neuromorphe Systeme praxisreif zu machen.

mfangreiche Erfahrung mit dem Der Fokus des Schweizamerikaners Emre Lernprozesse im Gehirn zu simulieren.
UNeuromorphen Computing haben Neftcis liegt dagegen auf der für neuro- In der Natur dauern diese Vorgänge oft
die beiden Physiker in den Hightech- morphe Chips nötigen Software. Zuletzt Tage oder Wochen, manchmal sogar
Regionen Kaliforniens gesammelt: Der arbeitete er als Assistenzprofessor an der Jahre. Simulationen auf Supercomputern
in Costa Rica geborenen US-Amerikaner University of California in Irvine. Vor laufen noch langsamer ab, und bilden
Strachan arbeitete zuvor im Silicon Val- seiner Zeit in Kalifornien hatte Neftci bislang nur kleine Teile des Netzwerks
ley bei Hewlett-Packard-Laboratories. an der ETH Zürich im Bereich Neuro- im Gehirn ab. Neuromorphe Systeme
Das Unternehmen ist einer der Pioniere informatik promoviert und geforscht. bieten hier viel Potenzial, um die Berech-
auf dem Gebiet des neuromorphen An Europa schätzt er den visionären und nungen auszuweiten und erheblich zu
Rechnens, und Strachan leitete dort ein dennoch fundierten Ansatz, der dort im beschleunigen.
Team, das an neuromorpher Hardware Bereich des neuromorphen Computings Insbesondere die Technik der Künst-
forscht. Er hält mehr als 50 Patente verfolgt wird lichen Intelligenz, kurz: KI, könnte von
und promovierte an den beiden ameri- neuromorphen Ansätzen profitieren,
kanischen Eliteuniversitäten MIT und Konzept für effiziente KI betonen sowohl Strachan als auch Neftci.
Stanford. Herkömmliche Rechner – selbst Super- Bisherige KI-Konzepte ahmen die selbst-
computer – kommen schnell an ihre lernenden Mechanismen neuronaler
Grenzen, wenn es darum geht, komplexe Netze lediglich mittels großskaliger Soft-
und Hardware nach. Neuromorphe Sys-
teme dagegen sind ähnlich konstruiert
wie die biologischen Netzwerke, die sie
emulieren. So lässt sich der Signalaus-
tausch sehr viel direkter und effizienter
nachstellen, als es mit konventionellen
Prozessoren möglich ist.
Um das selbstlernende Hard-
warekonzept zu verbessern, gilt es laut
dem Softwareexperten Neftci insbeson-
dere die Lücke zwischen dem maschinel-
len Lernen und physikalischen Systemen
zu schließen. Mit seinen Mitarbeitern
Prof. John Paul Strachan (l.) und Prof. Emre Neftci (r.) forschen an Computern
nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns. möchte er hierfür die passende Software
Copyright: Forschungszentrum Jülich / Ralf-Uwe Limbach und Algorithmen entwickeln.

Krankenhaus-IT Journal 6 /2021
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