IBM arbeitet an Gehirn-ähnlichen Computern

Die Architektur dieser Prozessoren ist inspiriert durch das menschliche Gehirn und unterscheidet sich damit grundlegend von heutigen Technologien. Die vorgestellte Plattform ist maßgeschneidert für die Architektur der zukünftig darauf basierenden dezentralen, hochgradig vernetzten, asynchronen, parallel arbeitenden und skalierbaren Computersysteme.

Cognitive Computing Chips stellen laut IBM eine völlig neuartige Klasse von Prozessoren dar, die die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns hinsichtlich Wahrnehmung, Kognition und Reaktion in Grundzügen nachahmen. Cognitive Computing könnte zukünftig die Entwicklung von lernenden Computern ermöglichen, die um ein Vielfaches effizienter und kompakter sind als heutige Systeme.

„Computerarchitektur und -Programmierung sind sehr eng miteinander verknüpft. Eine grundlegend neue Architektur erfordert daher auch einen Paradigmenwechsel in der Programmierung“, sagt Dr. Dharmendra Modha, Leiter der Cognitive Computing Forschung bei IBM Research – Almaden. „Wir haben eine Art FORTRAN für Cognitive Computer Chips entwickelt. Es stellt eine Ergänzung zur heutigen Computerentwicklung dar und eröffnet neue technologische Möglichkeiten im Hinblick auf die Programmierung und Anwendung von zukünftigen kognitiven Systemen.“

Die nun vorgestellte Umgebung unterstützt alle Aspekte der Programmierung und enthält einen Simulator, ein Programmiermodell, eine Program Library sowie ein Curriculum mit einer Softwareumgebung.

Diese Arbeiten bilden einen weiteren Meilenstein der mehrjährigen Forschungsinitiative SyNAPSE, die Erkenntnisse und Wissen aus der Nano- sowie Neurowissenschaft und dem Supercomputing zusammenführen soll. Das Ziel von SyNAPSE ist es, ein Computersystem auf Basis des Cognitive Computings zu entwickeln, das nicht nur verschiedenartige sensorische Daten parallel analysiert, sondern sich auch auf Basis seiner Interaktion mit der Umwelt dynamisch rekonfiguriert. Längerfristig möchten die IBM Forscher ein System mit zehn Milliarden Neuronen und 100 Billionen Synapsen realisieren, das weniger als 1 Kilowatt Energie verbraucht und ein Volumen von weniger als zwei Litern aufweist. Weitere Informationen finden Sie in diesem englischsprachigen Beitrag von IBM. [bl]