30.01.2014, 17:00 Uhr | 0 |

PARALLELES RECHNEN Computerchip: Geruchsverarbeitung von Insekten als Vorbild

Berliner und Heidelberger Forscher haben einen Computer samt Software entwickelt, der sich an der Funktion eines Gehirns orientiert. Er kann in Höchstgeschwindigkeit unterschiedliche Merkmale eines Objekts analysieren und so dessen Identität feststellen.

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Vorbild Insekt: Forscher haben Neuronen aus Silizium entworfen und sie so miteinander verknüpft, wie deren Gehirn bei der Wahrnehmung von Gerüchen arbeitet. 

Foto: dpa/Ralf Hirschberger

Insekten orientieren sich vielfach an Hand dessen, was  sie riechen. Ihr Gehirn ist so angelegt, dass die vernetzten Neuronen, also Gehirnzellen, die chemische Vielfalt der Duftmoleküle gleichzeitig analysieren. Darauf basiert der Erkennungsprozess.

Weiterentwickelte Technik

Parallel Computing heißt das in der Sprache der Ingenieure, ein Verfahren, das seit vielen Jahren  genutzt wird, um besonders komplexe Aufgaben zu lösen. Der Nachteil: Es sind spezielle Programme nötig, die das Parallelrechnen und die Einzelergebnisse koordinieren. Wissenschaftler der Freien Universität (FU) Berlin, des Bernstein Zentrums Berlin und der Universität Heidelberg entwickeln diese Rechentechnik jetzt weiter. Sie orientieren sich an den Gehirnen von Insekten. Neuromorphic Computing nennen die Forscher ihren Ansatz. Sie haben Neuronen aus Silizium entworfen und sie nach Insektenvorbild miteinander verknüpft. Selbstständig teilen sie ihren Nachbarn Teilergebnisse mit, damit diese sie weiter verarbeiten können.

Die Art der Verknüpfung bestimme, wie das Netzwerk die Daten verarbeitet, sagt Michael Schmuker vom Institut für Biologie – Neurobiologie der FU, einer der beteiligten Wissenschaftler.  Einmal richtig verknüpft arbeite es quasi von allein. Gemeinsam mit Arbeitsgruppenleiter Martin Nawrot und Thomas Pfeil konnte Schmuker erstmalig zeigen, dass ein neuromorpher Chip eine solch komplexe Aufgabe lösen kann. Für ihre Arbeit benutzten die Forscher einen Chip mit Neuronen aus Silizium, der am Kirchhoff-Institut für Physik der Universität Heidelberg entwickelt wurde.

Komplexe Aufgaben lösen

Derart konstruierte Computer sind in der Lage, komplexe Aufgaben zu lösen, etwa Handschriften zu erkennen. Das geht heute auch schon, aber nur, wenn die Buchstaben gut zu erkennen sind. Bei Gekritzel müssen sie passen. Neuromorphe Netzwerke dagegen erfassen die Form von Buchstaben und Wörtern und diskutieren gewissermaßen untereinander, welche Bedeutung am wahrscheinlichsten ist. Genau so können sie an Hand der Merkmale einer Blüte die zugehörige Pflanze identifizieren.

Chip und Programmstruktur könnten in Smartphones genutzt werden, damit sie auch undeutlich gesprochene Wörter erkennen und Umgebungsgeräusche ausblenden können. Denkbar ist auch ein Einsatz in Supercomputern, die dann noch mehr Rechenleistung haben.

Das Bernstein Zentrum Berlin ist Teil des nationalen Bernstein Network Computational Neuroscience. Seit 2004 fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung mit dieser Initiative die neue Forschungsdisziplin Computational Neuroscience mit über 170 Millionen Euro. Das Netzwerk ist benannt nach dem deutschen Physiologen Julius Bernstein (1835-1917).

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Von Wolfgang Kempkens
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