Mit Memristoren gegen die Rechenzeit
Deutsch-taiwanesische Entwicklung neuartiger Chips erlaubt schnellere Lösung komplexer Optimierungsprobleme.
In welcher Reihenfolge fährt ein Paketdienst seine Sendungen aus, um möglichst wenig Kraftstoff und Zeit zu verbrauchen? Ein solches sogenanntes kombinatorisches Optimierungsproblem steckt hinter vielen Fragestellungen in Wissenschaft, Technik und Wirtschaft – von der Logistik über die Medikamentenforschung bis hin zu Finanzmärkten und Künstlicher Intelligenz. Ein neues Forschungsprojekt der TU Darmstadt und der National Cheng Kung University (NCKU) will solche Probleme künftig mit spezialisierten Computerchips deutlich schneller und energiesparender lösen als bisher möglich. Gefördert wird die TU Darmstadt dabei vom Bundesforschungsministerium mit knapp 1,2 Millionen Euro.
Klassische Optimierungsprobleme – etwa das berühmte „Problem des Handlungsreisenden“ (Traveling-Salesman-Problem), die optimale Aufteilung von Netzwerken (Maxcut) oder die Kanalzuordnung in 5G-Netzen – gehören zu den nichtdeterministisch-polynomiell (NP)-vollständigen Problemen. Das bedeutet: Mit wachsender Problemgröße steigt der Rechenaufwand für klassische Computer exponentiell an, sodass selbst leistungsstarke Rechner irgendwann an ihre Grenzen stoßen. Um solche Probleme greifbar zu machen, lassen sie sich als Graphen darstellen und mithilfe des sogenannten Ising-Modells formulieren – eines physikalischen Modells, mit dem sich der energetisch günstigste, also „beste“ Zustand eines Systems bestimmen lässt. Eine vielversprechende Möglichkeit, dieses Minimum schnell zu finden, sind Ising-Maschinen: spezielle analoge Rechner, bei denen die Phase elektronischer Oszillatoren die einzelnen Zustände eines Graphen abbildet, während gewichtete Kopplungen zwischen den Oszillatoren dessen Kanten repräsentieren.
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Das Problem: Mit heutiger Chiptechnologie lassen sich die dafür nötigen engmaschigen und zugleich weitreichenden Verschaltungen kaum realisieren. Genau hier setzt das deutsch-taiwanische Forschungsprojekt „MesMerIsing“ der TU Darmstadt und der NCKU an – “Memristor based Machine for rapidly solving optimization problems in the Ising form”. Die Forschenden setzen auf Memristoren, also elektronische Bauelemente, die sich – anders als klassische Transistoren – analog und dauerhaft an vergangene Zustände „erinnern" können. Direkt auf den Chip aufgebracht, könnten sie als schnelle, platz- und energiesparende Kopplungsbausteine dienen, die zudem bei Raumtemperatur funktionieren – ganz ohne aufwändige Kühlung, wie sie etwa Quantencomputer benötigen.
Die Ergebnisse des Forschungsprojekts, an dem Klaus Hofmann und Christian Hochberger vom Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik sowie der Physiker Lambert Alff vom Fachbereich Material- und Geowissenschaften (alle Forschungsfeld Matter and Materials) beteiligt sind, sind langfristig für zahlreiche Anwendungsfelder relevant: Finanzanwendungen, Medikamentenforschung, Lieferketten und Logistik sowie KI- und Machine-Learning-Verfahren oder klassische Bilderkennung. Der gewählte Ansatz – Spezialhardware statt klassischer Prozessoren – verspricht dabei eine um mehrere Zehnerpotenzen höhere Geschwindigkeit bei gleichzeitig deutlich geringerem Energieverbrauch.
Das Projekt stärkt das gemeinsame International Joint Research Lab (IJRL) „Memristor Technology“ von TU Darmstadt und NCKU. Die Zusammenarbeit mit Taiwan als einem der weltweit führenden Halbleiterstandorte stärkt zudem die Entwicklung neuer Mikroelektronik als Schlüsseltechnologie im Sinne der High-Tech-Agenda der Bundesregierung. [TU Darmstadt / dre]
