Forscher bauen chips nach dem Vorbild des Gehirns ^{CEFR B1}

Der steigende Energiebedarf von KI-Rechenzentren, der bis zum Ende des Jahrzehnts voraussichtlich auf das Doppelte anwachsen wird, wirft drängende Fragen zur Nachhaltigkeit und zum Design von Rechenzentren auf. Aus diesem Grund suchen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nach Ideen im Aufbau des menschlichen Gehirns und erforschen neuromorphe Rechnerarchitekturen, also Hardware, die Informationen eher wie biologische neuronale Netze verarbeitet. Suchi Guha von der University of Missouri betont dabei einen klaren Vorteil des Gehirns: Es arbeitet sehr effizient und erledigt komplexe Aufgaben mit nur etwa 20 Watt.

Das Team baut elektronische Komponenten, die Synapsen nachahmen und Lernen, Anpassung und Speicherung ermöglichen. Diese organischen Transistoren speichern und verarbeiten Information am gleichen Ort, während konventionelle Chips Daten zwischen getrennten Speicher- und Verarbeitungseinheiten verschieben. Solche Bewegungen bremsten die Leistung und erhöhen den Energieverbrauch.

Bei Tests zeigten verschiedene organische Materialien trotz ähnlicher Oberflächen sehr unterschiedliche Leistungen als synaptische Transistoren. Die Forschenden identifizierten die Schnittstelle — die dünne Grenze zwischen Halbleiter und Isolator — als entscheidenden Faktor. Die Ergebnisse liefern Prinzipien für den Entwurf neuromorpher Hardware, die energieeffizientere, gehirnähnliche KI ermöglichen könnte. Die Studie erscheint in ACS Applied Electronic Materials; Koautorinnen und Koautoren kommen unter anderem von Mizzou und der Hamad Bin Khalifa University. Quelle: University of Missouri.