Menschliches Gehirn als Vorbild
Wenn Computer selbständig lernen
Nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns könnten zukünftige Computersysteme arbeiten. Dazu haben Forscher von IBM jetzt eine Art FORTRAN für diese Systeme entwickelt.
Die Wissenschaftler haben eine eigene Programmiersprache und –umgebung für Cognitive Computing Chips vorgestellt. Die Architektur dieser Prozessoren ist durch das menschliche Gehirn inspiriert und unterscheidet sich damit grundlegend von heutigen Technologien. Die vollkommen neue Klasse von Prozessoren ahmt in Grundzügen die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns hinsichtlich der Wahrnehmung, Kognition und Reaktion nach. Die Wissenschaftler hoffen nun, dass dadurch die Entwicklung selbstlernender Computer ermöglicht wird, 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. Die vorgestellte Umgebung versteht der Wissenschaftler als eine Ergänzung zur heutigen Computerentwicklung, die neue technologische Möglichkeiten im Hinblick auf die Programmierung und Anwendung von zukünftigen kognitiven Systemen eröffnet. Die Umgebung unterstützt alle Aspekte der Programmierung und enthält einen Simulator, ein Programmiermodell, eine Program Library sowie ein Curriculum mit einer Softwareumgebung.
--- forum[x] ---Die jetzt vorgestellten Arbeiten sind Teil der mehrjährigen Forschungsinitiative SyNAPSE, die Erkenntnisse und Wissen aus der Nano- sowie Neurowissenschaft und dem Supercomputing zusammenführen soll. Das Ziel der Forschungsinitiative 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. Auf lange Sicht soll so ein System mit zehn Milliarden Neuronen und 100 Billionen Synapsen realisiert werden, das weniger als ein Kilowatt Energie verbraucht und gleichzeitig ein Volumen von weniger als zwei Liter hat.
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