Forscher der Western Sydney University in Australien bauen einen Supercomputer zusammen, der die effizienteste Lernmaschine der Welt simulieren soll – ein neuromorphes Monster, das die gleichen 228 Billionen synaptischen Operationen pro Sekunde ausführen kann wie das menschliche Gehirn. Während das Zeitalter der künstlichen Intelligenz anbricht, ist es klar, dass dieser verrückte Technologiesprung einer der bedeutendsten in der Geschichte der Erde ist und bald jeden Aspekt unseres Lebens durchdringen wird. Aber alles hängt von einer absolut enormen Rechenleistung ab.
Tatsächlich verbrauchen die von NVIDIA allein verkauften KI-Server angesichts aktueller Trends möglicherweise jedes Jahr mehr Energie als viele kleine Länder. In einer Welt, die eine Dekarbonisierung anstrebt, ist eine solche Energiebelastung eine enorme Belastung.
Die Natur hat dieses Problem jedoch gelöst. Das menschliche Gehirn ist derzeit immer noch das fortschrittlichste und kann schnell aus kleinen Mengen chaotischer, verrauschter Daten lernen oder das Äquivalent von einer Milliarde Milliarden mathematischer Operationen pro Sekunde verarbeiten, während es nur 20 Watt Energie verbraucht.
Aus diesem Grund baut ein Team der Western Sydney University den neuromorphen Supercomputer DeepSouth – die erste Maschine überhaupt, die in der Lage ist, neuronale Netzwerke im Maßstab des menschlichen Gehirns zu simulieren.
Professor André van Schaik, Direktor des International Center for Neuromorphic Systems, sagte: „Unsere Unfähigkeit, gehirnähnliche Netzwerke im großen Maßstab zu simulieren, hat unsere Fortschritte beim Verständnis, wie das Gehirn Neuronen zur Durchführung von Berechnungen nutzt, behindert.“
DeepSouth wird voraussichtlich im April 2024 online gehen. Das Forschungsteam geht davon aus, dass es in der Lage sein wird, riesige Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten und dabei aufgrund der Spiking-Neuronal-Network-Methode viel kleiner ist und viel weniger Energie verbraucht als andere Supercomputer.
Es ist modular und skalierbar mit handelsüblicher Hardware aufgebaut und kann daher in Zukunft je nach Aufgabenstellung erweitert oder verkleinert werden. Ziel des Vorhabens ist es, die KI-Verarbeitung näher an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns heranzuführen, gleichzeitig mehr über das Gehirn zu erfahren und Fortschritte für andere Bereiche relevant zu machen.
Bemerkenswerterweise nähern sich andere Forscher dem gleichen Problem aus der entgegengesetzten Richtung, und einige Teams haben nun damit begonnen, echtes menschliches Gehirngewebe als Teil halbmechanischer Computerchips zu verwenden, mit beeindruckenden Ergebnissen.
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