Vom Gehirn inspiriert

Um die Arbeitsweise unseres Gehirns zu simulieren, sind Forscher auf die leistungsstärksten Superrechner angewiesen und haben doch kaum eine Chance, Lernprozesse oder Gedächtnisleistung nachzustellen. Denn unser Gehirn besteht aus einem Netzwerk von etwa 10¹² Nervenzellen (Neuronen), die über rund 10¹⁵ Leitungen (Synapsen) miteinander verbunden sind. Selbst wenn jedes einzelne Neuron nur einmal pro Sekunde einen Impuls liefert, kann das Gehirn riesige Informationsmengen schnell verarbeiten. Von der Arbeitsweise des Gehirns inspiriert entwickelten Forscher in Heidelberg eine alternative Computerarchitektur, welche die Funktionsweise der Neuronen direkt in elektrische Schaltungen überträgt. In einem Web-Stream Workshop stellten sie am 22. März den neuromorphen Computer BrainScaleS der Öffentlichkeit vor. Zusammen mit dem System SpiNNaker, das einen alternativen Ansatz verfolgt und in Manchester aufgebaut wurde, bildet BrainScaleS die „Neuromorphic Computing Platform“ für das Human Brain Project – einem Forschungsflaggschiff der Europäischen Kommission.

In der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts formulierten Alan Turing und John von Neumann die Prinzipien, auf denen unsere heutigen Computer immer noch beruhen: Eine Maschine, deren Speicher und Rechenwerk räumlich getrennt sind, löst eine Aufgabe, indem ein Programm sie steuert. Die Information wird dabei digital übertragen und berechnet. Im Gehirn agiert jedes Neuron ähnlich wie ein Kondensator: Sobald sich in ihm ausreichend Ladung angesammelt hat, sendet es einen elektrischen Puls in das Netzwerk aus und der Aufladevorgang kann von Neuem beginnen. Die Spannung des Pulses beträgt bei allen Neuronen etwa 0,1 Volt (Aktionspotential). Im Vergleich zu heutigen Computern ist die Schaltfrequenz von 10 Hz sehr langsam. Allerdings sind die Neuronen nicht an eine Taktfrequenz gebunden, sondern können zu einem beliebigen Zeitpunkt „feuern“ – unser Gehirn arbeitet asynchron und hoch parallelisiert.

Um diese Funktionsweise mit elektrischen Schaltungen auf einem Chip nachzubauen, verfolgten die Heidelberger Forscher den Ansatz, ein Neuron als Kondensator mit parallel geschaltetem Widerstand zu realisieren. Damit die Verbindungen zwischen den Neuronen sich ähnlich wie in einem neuronalen Netz selbstständig organisieren (sog. Plastizität), setzten sie auch für die Synapsen analoge Schaltungen ein. Die Schalttechnik, welche die Kommunikation mit den Aktionspotentialen regelt, besteht dagegen aus konventioneller Digitalelektronik, weil sich damit die höchsten Geschwindigkeiten erzielen lassen.

Das Heidelberger Forschungsteam des Physikers Karlheinz Meier hat auf diese Weise für BrainScaleS vier Millionen Neuronen und eine Milliarde synaptische Verbindungen auf zwanzig Siliziumwafern als analoge Schaltungen realisiert. Das komplementäre System in Manchester entstand unter der Leitung des Informatikers Steve Furber: SpiNNaker besteht aus 500.000 speziellen ARM-Mikroprozessoren. Mit beiden Maschinen positioniert sich Europa auf dem wachsenden Gebiet des alternativen Computing. Vergleichbare Entwicklungen, die andere Techniken implementieren, finden derzeit im IBM-Forschungslabor Almaden (Kalifornien, USA) statt.

Mit neuromorphen Computern wie BrainScaleS lassen sich Lern- und Entwicklungsprozesse, die im Gehirn an einem Tag stattfinden, in nur hundert Sekunden simulieren. Die Heidelberger Forscher wollen damit u.a. untersuchen, wie sich neuronale Netzwerke selbstorganisieren; BrainScaleS soll aber auch Anwendern z. B. aus dem Gebiet des kognitiven Computing zur Verfügung stehen.

Kerstin Sonnabend