Künstliche Zelle verbessert Computernetzwerke

Neuronen: Künstliche Variante ist robuster (Foto: flickr.com/Mike Seyfang)

Richmond (pte003/10.07.2015/06:10) – Forscher haben künstliche
Neuronen geschaffen, die als grundlegende Bausteine für artifizielle neuronale
Netzwerke dienen könnten. Verglichen mit früheren Designs, ist das neue Neuron
energieeffizienter, robuster gegenüber thermalen Einwirkungen und
reaktionsschneller. Das sogenannte "Straintronic Spin Neuron" wurde von
Forschern der Universität Richmond http://richmond.edu entwickelt.

Vermenschlichte
Computer lernen besser

"Die meisten Computer sind digital und verwenden dazu
dementsprechende logische Verfahren", meint Supriyo Bandyopadhyay, einer der
Forschungsleiter. "Jedoch gibt es bestimmte Aufgaben, die ein Computer viel
besser durch ein neuromorphes System bewerkstelligen könnte. Solch ein System
basiert darauf, wie ein menschliches Gehirn Informationen wahrnimmt und
verarbeitet. Die Entwicklung solcher Systeme wurde jedoch bislang von der
Notwendigkeit aufwendiger und energiefressender Transistoren und elektronischer
Apparaturen für die Implementierung künstlicher Neuronen gebremst."

"Glücklicherweise gibt es andere Wege, Neuronen zu
implementieren, wie zum Beispiel magnetische Geräte", meint der Forscher weiter.
Und so basiert das neue Neuron auf Magnettunnelknotenpunkten. Ein
piezoelektrischer Film versorgt die Nervenzelle mit elektrischer Spannung.
"Die außergewöhnliche Energieeffizienz in diesem Neuron erreichen wir
aufgrund der niedrigen Spannung, die durch den neuen Aufbau nötig ist.
Zusätzlich zu der Energieeffizienz ist das Neuron viel widerstandsfähiger
gegenüber thermischen Veränderungen als derzeit verwendete Neuronen."

Großes
Anwendungspotential

Mit diesen Eigenschaften können die Neuronen für zahlreiche
Anwendungen verwendet werden, etwa für das Hebbsche Lernen. Wenn also ein Neuron
A ein Neuron B erregt und wiederholt und dauerhaft zur Erzeugung von
Aktionspotentialen in Zelle B beiträgt, so resultiert dies in Wachstumsprozessen
oder metabolischen Veränderungen in einer oder in beiden Zellen, die bewirken,
dass die Effizienz von Zelle A in Bezug auf die Erzeugung eines
Aktionspotentials in B größer wird. Eine weitere mögliche Anwendung sehen die
Forscher in der Zeichenerkennung.