Inhaltsverzeichnis 1. Vom einzelnen Chip zum großen System 2. Bis dato entwickelte Neuromorphe Systeme 3. Anwendungsgebiete 4. Ausblick auf die Zukunft des Neuromorphic Computing 5. Was ist Neuromorphic Computing? 6. Die Intel Neuromorphic Research Community
Mit Intel Loihi hat Intel einen Forschungschip entwickelt, der das Neuromorphic Computing vorantreiben soll. Der Chip steht im Rahmen der Intel Neuromorphic Research Community (INRC) mehr als 100 Teams aus Lehre, Forschung und Wirtschaft zur Verfügung.
Vom einzelnen Chip zum großen System
Der Forschungschip umfasst 128 Kerne, mehr als 130.000 Neuronen und 130 Mio. Synapsen. Loihi ist bis zu 1000 Mal schneller und 10.000 Mal effizienter als eine herkömmliche CPU. Einzelne Chips können zudem in größeren Systemen skaliert werden, die neben Loihi auch klassische Hardwarekomponenten wie x86-Prozessoren und FPGAs umfassen. Auf Loihi basierende Systeme arbeiten mit gepulsten neuronalen Netzen, auch „Spiking Neural Networks“ (SNN) genannt. Die Neuronen im SNN kommunizieren über einzelne Impulse und Puls-Frequenzen miteinander. Das bedeutet, dass alle übertragenen Informationen in der zeitlichen Abfolge und der Frequenzhöhe (Timing und Pulsrate) kodiert sind. Wie im Gehirn werden einzelne Neuronen nur dann aktiv, wenn für sie eine bestimmte Reizschwelle überschritten ist. Dadurch sind die Systeme dynamisch und sehr energieeffizient – ganz wie ihr biologisches Vorbild.
Bis dato entwickelte Neuromorphe Systeme
Intel bietet folgende Systeme in der INRC an:
Neben dem Zugriff auf die Hardware-Systeme, bietet Intel INRC-Mitgliedern mit dem Toolkit NxSDK ein speziell auf NC-Anforderungen abgestimmtes Software-Framework an. Zusätzlich erhalten Mitglieder der INRC weitere Unterstützung, darunter akademische Stipendien, einenfrühen Zugang zu neuen Forschungsergebnissen und Community-Workshops.
Anwendungsgebiete
Forschergruppen fanden heraus, dass neuromorphe Systeme sehr effektiv auf Impulse reagieren. Im direkten Vergleich mit CPUs und GPUs konnte das Zusammenspiel von Sensor und Aktuator, also von Impulsempfänger und Effekterzeuger, durch Loihi beschleunigt und präzisiert werden – bei deutlich reduziertem Energieverbrauch. Das ist unter anderem in der Bewegungskontrolle von Vorteil und verbessert mobile Systeme wie Roboterarme oder Drohnen.
Auch die simultane Positionsbestimmung und Kartierung (Simultaneous Localization and Mapping; SLAM), die für die autonome Fortbewegung essenziell ist, stellt ein vielversprechendes Anwendungsfeld für Neuromorphic Computing dar. Mit dem Forschungschip ausgestattete Systeme konnten in Tests präzise ihre Umgebung erkennen, kartieren und die eigene Position darin bestimmen – bei bis zu 100mal weniger Energieverbrauch verglichen mit einer CPU.
Schließlich bietet Neuromorphic Computing großes Potenzial in der Cloud und beim High Performance Computing. Aktuellen Forschungsergebnissen zufolge könnten bestimmte, eingeschränkte Optimierungsprobleme bis zu 1000mal energieeffizienter und 40mal schneller gelöst werden, als mit herkömmlichen, kommerziellen Algorithmen.
Ausblick auf die Zukunft des Neuromorphic Computing
Die vielversprechenden Ergebnisse aus der INRC verdeutlichen schon heute die zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten, die Neuromorphic Computing in ganz unterschiedlichen Bereichen bietet. Bevor die neue Technologie aber ihr volles Potenzial entfalten kann, ist weitere Grundlagenforschung notwendig. Heutige Standards müssen geprüft, angepasst und oft auch neu definiert werden, um NC produktiv einzusetzen. Vor einer flächendeckenden Einführung gilt es weiterhin, die Kosten der Systeme zu senken. Die ersten kommerziellen Anwendungen werden voraussichtlich am Edge sowie in hochintegrierten Sensoren und Robotersystemen zu finden sein. Auch die cloudbasierte Optimierung-als-Service könnte in absehbarer Zeit unter Verwendung neuromorpher Plattformen angeboten werden. (eve)
Kontakt: Intel Deutschland GmbH Am Campeon 10–12 85579 Neubiberg www.intel.de
Was ist Neuromorphic Computing?
Beim Neuromorphic Computing handelt sich um einen alternativen Computing-Ansatz: Über 80 Mrd. Neuronen sind im menschlichen Gehirn durch Synapsen verbunden und kommunizieren über elektrische Impulse. Das Neuromorphic Computing überträgt die wichtigsten Eigenschaften dieser biologischen Prozesse zur Signalverarbeitung auf Siliziumebene und optimiert sie für technische Anwendungen. So soll eine Computing-Architektur entstehen, die dynamisch und lernfähig ist. Dieser vollkommen neue Ansatz hat großes Potenzial in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen und kann es Computern sogar ermöglichen, zu riechen, zu spüren und zu sehen wie Insekten – mit nur wenigen Watt Energieverbrauch.
Die Intel Neuromorphic Research Community
Im Jahr 2018 rief Intel die INRC ins Leben. Im Rahmen dieser globalen Community arbeiten heute mehr als 100 Teams aus Lehre, Forschung und Wirtschaft gemeinsam an den Grundlagen des Neuromorphic Computing(NC). Unter den Mitgliedern finden sich neben dem Initiator namhafte Unternehmen und Institutionen, beispielsweise Accenture, Airbus, Hitachi und Logitech sowie die Technische Universität München, die ETH Zürich, die National University of Singapore, das King’s College London und die Berkeley Universität. Sie alle verfolgen eigene Forschungsprojekte auf Basis neuer, speziell für Neuromorphic Computing entwickelter Intel Hard-und Software. Dabei verfolgen sie das Ziel, Wissen um die Potenziale und Erfordernisse des Neuromorphic Computing auszubauen und die Entwicklung weiter voranzutreiben.
Quellen: https://newsroom.intel.de/wp-content/uploads/sites/21/2021/07/2021–05_Intel-Fact-Sheet_Neuromorphic-Computing.pdf
https://newsroom.intel.de/wp-content/uploads/sites/21/2021/07/2021–05_Intel-Fact-Sheet_Intel-Neuromorphic-Research-Community.pdf
https://newsroom.intel.de/wp-content/uploads/sites/21/2021/07/2021–05_Intel-Fact-Sheet_Neuromorphic-Computing-bei-Intel_3-Definitionen.pdf
