Wegbereiter einer neuen Computerära

Die beiden Physiker John Paul Strachan und Emre Neftci beschäftigen sich mit Rechnersystemen, die der Funktionsweise des Gehirns nachempfunden sind. Seit Juli 2021 leiten die beiden jeweils ein neu gegründetes Institut am Forschungszentrum Jülich. Die beiden internationalen Top-Wissenschaftler werden die umfassende Forschung am Standort weiter stärken und dazu beitragen, neuromorphe Systeme praxisreif zu machen.

Ist es nicht faszinierend? 86 Milliarden Nervenzellen sind in einem gigantischen Netzwerk über Synapsen miteinander verknüpft und vollbringen verblüffende Lern- und Denkleistungen. John Paul Strachan und Emre Neftci kommen gleichermaßen ins Schwärmen, wenn sie über das menschliche Gehirn sprechen – von seiner unfassbaren Komplexität, von seinen außergewöhnlichen Fähigkeiten, von seiner unerreichten Effizienz. Denn unser Denkorgan verbraucht nicht mehr Energie als eine Glühbirne – herkömmliche Superrechner benötigen teils über tausendmal mehr, um bestimmte Aufgaben zu erledigen.

Die Perfektion des biologischen Rechners hat Strachan und Neftci bereits in ihrer Jugend inspiriert und zu dem gemacht, was sie heute sind: Entwickler für Computersysteme, die nach Art des Gehirns rechnen. Erste derartige neuromorphe Modellschaltkreise gibt es zwar bereits, aber noch keine, die auch für sinnvolle Anwendungen zu gebrauchen sind. Mit ihrem Wechsel nach Jülich und dem Aufbau zweier neuer Institute wollen die beiden nun dazu beitragen, dass sich das künftig ändert.

Umfangreiche Erfahrung mit dem Neuromorphen Computing haben die beiden Physiker bereits in den Hightech-Regionen Kaliforniens gesammelt: Der in Costa Rica geborenen US-Amerikaner Strachan arbeitete zuvor im Silicon Valley bei Hewlett-Packard-Laboratories. Das Unternehmen ist einer der Pioniere auf dem Gebiet des neuromorphen Rechnens, und Strachan leitete dort ein Team, das an neuromorpher Hardware forscht. Er hält mehr als 50 Patente und promovierte an den beiden amerikanischen Eliteuniversitäten MIT und Stanford.

Der Fokus des Schweizamerikaners Emre Neftcis liegt dagegen auf der für neuromorphe Chips nötigen Software. Zuletzt arbeitete er als Assistenzprofessor an der University of California in Irvine. Vor seiner Zeit in Kalifornien hatte Neftci an der ETH Zürich im Bereich Neuroinformatik promoviert und geforscht. An Europa schätzt er den visionären und dennoch fundierten Ansatz, der dort im Bereich des neuromorphen Computings verfolgt wird.

„In Jülich sind Experten aus unterschiedlichen Fachbereichen vertreten, die wir für diese Art von interdisziplinärer Forschung brauchen“, sagt er. Hard- und Softwareingenieure, Halbleiterexperten, Grundlagenwissenschaftler, Theoretiker, aber auch Neurowissenschaftler. Sowohl Neftci als auch Strachan begeistert dieses weltweit wohl einzigartige Gesamtpaket. Daher tauschen sie für ihre neue Stelle nun gerne ihr Surfbrett gegen das Mountainbike oder andere Outdoor-Aktivitäten ein.

Experimentierfeld für Hirnforschung und neuromorphe Chips

Strachan schwebt eine „Spielwiese für neue Computersysteme“ vor, auf der sich dann die Jülicher Forschenden austoben können. Sein Team und er wollen dazu vollkommen neue Chipkonzepte beitragen. „Neurowissenschaftler können damit ihre Modelle über die Funktionsweise neuronaler Netze überprüfen und das Gehirn besser verstehen“, erklärt Strachan. Ihre Ideen und Erfahrungen sollen ihm und seinem Team dann helfen, die Hardware-Systeme weiter zu verbessern. Er spricht in diesem Zusammenhang von einer „Feedback-Schleife“, in der die verschiedenen Disziplinen gegenseitig voneinander profitieren.

Denn herkömmliche Rechner – selbst Supercomputer – kommen schnell an ihre Grenzen, wenn es darum geht, komplexe Lernprozesse im Gehirn zu simulieren. In der Natur dauern diese Vorgänge oft Tage oder Wochen, manchmal sogar Jahre. Simulationen auf Supercomputern laufen noch langsamer ab, und bilden bislang nur kleine Teile des Netzwerks im Gehirn ab. Neuromorphe Systeme bieten hier viel Potenzial, um die Berechnungen auszuweiten und erheblich zu beschleunigen.

Mensch vs. Supercomputer

Vor rund zehn Jahren schlug der IBM-Computer Watson alle seine menschlichen Gegenspieler in der US-Spielshow Jeopardy! Sieger im Energiesparen waren aber ganz klar seine biologischen Kontrahenten. Denn der Superrechner benötigte 200 kW oder 200.000 Watt. Das menschliche Gehirn liefert dagegen eine ähnliche Leistung bei gerade einmal 20 Watt
(Quelle: Forschungszentrum Jülich / NEUROTEC Projekt)

Sparsame Schaltungen mit künstlichen Synapsen

Das große Ziel im neuromorphen Computing besteht laut John Paul Strachan darin, „Probleme wirklich so zu lösen, wie es biologische Systeme tun“. Biologische Systeme rechnen so effizient, weil sie alle Ebenen zur gleichen Zeit verarbeiten und integrieren, erklärt er. Im Gegensatz dazu verarbeiten heutige Computer die verschiedenen Aufgaben sowohl zeitlich als auch räumlich stark voneinander getrennt - zum Beispiel durch gesonderte Arbeitsspeicher und Prozessoren.

In Jülich arbeiten Wissenschaftler schon länger an speziellen Datenspeichern und Bauelementen, die ähnliche Eigenschaften aufweisen wie die Synapsen im menschlichen Gehirn. Die Forschenden waren mit die ersten, die vor etwa zehn Jahren begannen, künstliche Synapsen aus sogenannten Memristoren zu entwickeln. Was das grundlegende mikroskopische Verständnis dieser Schaltelemente angeht, gelten Jülicher Experten als weltweit führend.

Memristor

Das Kofferwort Memristor setzt sich zusammen aus memory (Speicher) und resistor (elektrischer Widerstand). Memristive Bauelemente haben ähnliche Eigenschaften wie die Synapsen im Gehirn. Forscher aus Jülich und Aachen wollen damit nun sparsame Chips nach dem Vorbild der Natur entwickeln.


Beitrag "Ein Turbo für die künstliche Intelligenz

Memristoren sind kombinierte Speicher- und Recheneinheiten. Sie ändern ihre Eigenschaften, abhängig von eingehenden Signalen. Ihr Zustand hängt damit von der „Geschichte“ der Signale ab, die sie empfangen. In ähnlicher Weise wachsen oder schrumpfen auch in unserem Gehirn Nervenbahnen durch vermehrte beziehungsweise verminderte Signalübertragungen.

Konzept für effiziente KI

Insbesondere die Technik der Künstlichen Intelligenz, kurz: KI, könnte von neuromorphen Ansätzen profitieren, betonen sowohl Strachan als auch Neftci. Bisherige KI-Konzepte ahmen die selbstlernenden Mechanismen neuronaler Netze lediglich mittels großskaliger Soft- und Hardware nach. Neuromorphe Systeme dagegen sind ähnlich konstruiert wie die biologischen Netzwerke, die sie emulieren. So lässt sich der Signalaustausch sehr viel direkter und effizienter nachstellen, als es mit konventionellen Prozessoren möglich ist.

Um das selbstlernende Hardwarekonzept zu verbessern, gilt es laut dem Softwareexperten Neftci insbesondere die Lücke zwischen dem maschinellen Lernen und physikalischen Systemen zu schließen. Mit seinen Mitarbeitern möchte er hierfür die passende Software und Algorithmen entwickeln.
„Wie lässt sich die Funktionsweise des Gehirns mit der Chiptechnik vereinen? Maschinelles Lernen kann hier in Kombination mit den Neurowissenschaften viele hilfreiche Lösungen anbieten.“

„Für das neuromorphe Computing gelten andere Gesetze und Einschränkungen als für das herkömmliche Rechnen“, beschreibt er die Herausforderung aus der Perspektive eines Programmierers. Man müsse hierzu das Machine Learning weiterentwickeln, also das datengetriebene Lernen von Computerprogrammen, indem man Erkenntnisse aus der Hirnforschung einfließen lasse. So bereichert am Ende jede Disziplin die andere, und gemeinsam nähert man sich dem Ziel.

Zukunftstechnologie für das Supercomputing

An anderer Stelle wird in Jülich bereits darauf hingearbeitet, neuromorphe Rechner in Zukunft dafür einzusetzen, um Berechnungen auf Supercomputern zu beschleunigen. Das Jülich Supercomputing Centre (JSC) hat gemeinsam mit Partnern aus der Forschung und Industrie eine modulare Supercomputing-Architektur entwickelt, die es ermöglicht, verschiedenartige Rechenmodule nach dem Baukastenprinzip zu einem Ganzen zu verbinden.

Das JSC betreibt und entwickelt Superrechner für unterschiedliche wissenschaftliche Zwecke, die zu den aktuell leistungsfähigsten Rechnern der Welt gehören. Die Superrechner JUWELS und JURECA sind bereits modular aufgebaut: sie bestehen aus jeweils einem Cluster- und einem Booster-Modul, die für verschiedenartige Aufgabentypen optimiert sind.

Nach dem gleichen Prinzip lassen auch Zukunftstechnologien integrieren: Dazu gehören beispielsweise Quantencomputer oder eben neuromorphe Module, die mit herkömmlichen Supercomputing-Architekturen kombiniert werden. Eine faszinierende Vorstellung, die genau nach dem Geschmack der beiden neuen Jülicher Experten für neuromorphes Computing ist.

Beitrag "Supercomputer made in Jülich setzt neue Maßstäbe"

Janosch Deeg