Könnten Computerchips wie das Gehirn neu verdrahten?

Wenn das menschliche Gehirn etwas Neues lernt, passt es sich an. Aber wenn künstliche Intelligenz etwas Neues lernt, neigt sie dazu, bereits gelernte Informationen zu vergessen.

Da Unternehmen immer mehr Daten verwenden, um zu verbessern, wie KI Bilder erkennt, Sprachen lernt und andere komplexe Aufgaben ausführt, zeigt ein diese Woche in  Science veröffentlichtes Papier  einen Weg, wie sich Computerchips dynamisch neu verdrahten könnten, um neue Daten aufzunehmen, wie es das Gehirn tut. KI dabei zu helfen, im Laufe der Zeit weiter zu lernen.

„Das Gehirn von Lebewesen kann während seiner gesamten Lebensdauer kontinuierlich lernen. Wir haben jetzt eine künstliche Plattform geschaffen, auf der Maschinen während ihrer gesamten Lebensdauer lernen können“, sagte  Shriram Ramanathan , Professor an der  School of Materials Engineering  der Purdue University, der sich darauf spezialisiert hat, herauszufinden, wie Materialien das Gehirn nachahmen können, um die Computerleistung zu verbessern.

Anders als das Gehirn, das ständig neue Verbindungen zwischen Neuronen herstellt, um Lernen zu ermöglichen, verändern sich die Schaltkreise auf einem Computerchip nicht. Eine Schaltung, die eine Maschine seit Jahren verwendet, unterscheidet sich nicht von der Schaltung, die ursprünglich für die Maschine in einer Fabrik gebaut wurde.

Dies ist ein Problem, um KI tragbarer zu machen, beispielsweise für autonome Fahrzeuge oder Roboter im Weltraum, die in isolierten Umgebungen eigenständig Entscheidungen treffen müssten. Wenn KI  direkt in Hardware eingebettet werden könnte,  anstatt nur auf Software zu laufen, wie es KI normalerweise tut, könnten diese Maschinen effizienter arbeiten.

In dieser Studie bauten Ramanathan und sein Team eine neue Hardware, die bei Bedarf durch elektrische Impulse neu programmiert werden kann. Ramanathan glaubt, dass diese Anpassungsfähigkeit es dem Gerät ermöglichen würde, alle Funktionen zu übernehmen, die zum Bau eines vom Gehirn inspirierten Computers erforderlich sind.

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„Wenn wir einen Computer oder eine Maschine bauen wollen, die vom Gehirn inspiriert ist, dann wollen wir entsprechend die Fähigkeit haben, den Chip kontinuierlich zu programmieren, neu zu programmieren und zu ändern“, sagte Ramanathan.

Zum Aufbau eines Gehirns in Chipform

Die Hardware ist ein kleines, rechteckiges Gerät aus einem Material namens Perowskit-Nickelat, das sehr empfindlich auf Wasserstoff reagiert. Durch das Anlegen elektrischer Impulse mit unterschiedlichen Spannungen kann das Gerät innerhalb von Nanosekunden eine Konzentration von Wasserstoffionen mischen und so Zustände erzeugen, die die Forscher den entsprechenden Funktionen im Gehirn zuordnen konnten.

Wenn das Gerät beispielsweise mehr Wasserstoff in der Nähe seines Zentrums hat, kann es als Neuron, eine einzelne Nervenzelle, fungieren. Mit weniger Wasserstoff an dieser Stelle dient das Gerät als Synapse, eine Verbindung zwischen Neuronen, die das Gehirn verwendet, um Erinnerungen in komplexen neuronalen Schaltkreisen zu speichern.

Durch Simulationen der experimentellen Daten zeigten die Mitarbeiter des Purdue-Teams an der Santa Clara University und der Portland State University, dass die interne Physik dieses Geräts eine dynamische Struktur für ein künstliches neuronales Netzwerk schafft, das Elektrokardiogrammmuster und Ziffern effizienter erkennen kann als statische Netzwerke. Dieses neuronale Netzwerk verwendet „Reservoir Computing“, das erklärt, wie verschiedene Teile eines Gehirns kommunizieren und Informationen übertragen.

Forscher der Pennsylvania State University haben in dieser Studie auch gezeigt, dass ein dynamisches Netzwerk bei neuen Problemen „aussuchen“ kann, welche Schaltkreise am besten geeignet sind, um diese Probleme anzugehen.

Da das Team in der Lage war, das Gerät unter Verwendung halbleiterkompatibler Standardherstellungstechniken zu bauen und das Gerät bei Raumtemperatur zu betreiben, glaubt Ramanathan, dass diese Technik von der Halbleiterindustrie leicht übernommen werden kann.

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„Wir haben gezeigt, dass dieses Gerät sehr robust ist“, sagte Michael Park, Ph.D. Student der Werkstofftechnik. „Nach der Programmierung des Geräts über eine Million Zyklen ist die Rekonfiguration aller Funktionen bemerkenswert reproduzierbar.“

Die Forscher arbeiten daran, diese Konzepte auf groß angelegten Testchips zu demonstrieren, die zum Bau eines vom Gehirn inspirierten Computers verwendet würden.

Die Experimente bei Purdue wurden im  FLEX Lab  und  im Birck Nanotechnology Center des Discovery Park  von Purdue durchgeführt  . Die Mitarbeiter des Teams am Argonne National Laboratory, der University of Illinois Chicago, dem Brookhaven National Laboratory und der University of Georgia führten Messungen der Eigenschaften des Geräts durch.

Die Forschung wurde vom US Department of Energy Office of Science, dem Air Force Office of Scientific Research und der National Science Foundation unterstützt.

Referenz : Jagadisan UK, Gandhi NJ. Die Populationszeitstruktur ergänzt den Preistyp bei sensomotorischen Transformationen. Aktuelle Biologie . 2022;0(0). doi: 10.1016/j.cub.2022.01.015

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