Neuronale Bahnen als Inspiration für bahnbrechende Entwicklungen in der Informatik
Um eine Vielzahl von Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) bedienen zu können, werden elektronische Geräte immer intelligenter. Dies erfordert die Integration von immer mehr Intelligenz und Rechenleistung, wobei diese Geräte gleichzeitig kompakt und energieeffizient sein müssen. „In der Vergangenheit wurden zwar verschiedene technologische Möglichkeiten untersucht, aber keine davon erreichte auch nur annähernd die Verarbeitungseffizienz des menschlichen Gehirns“, erklärt der Koordinator des Projekts TEMPO, Björn Debaillie von imec in Belgien. „Bei diesem Projekt wollten wir uns von der klassischen Computerarchitektur lösen und die Struktur und die Funktionen des menschlichen Gehirns in Halbleiter-Hardware nachbilden.“
Neuromorphe Hardware-Technologien
Das Ziel des TEMPO-Projekts war daher die Entwicklung von neuromorphen Hardware-Technologien, die auf den Strukturen, Prozessen und Fähigkeiten des biologischen Gehirns basieren. Das Projektteam wollte auch den Einsatz neuromorpher Hardware auf unterschiedliche Anwendungen ausdehnen. „Disruptive Hardware-Lösungen sind unerlässlich, um die Migration der KI-Verarbeitung von der Cloud zum Edge zu unterstützen und die Leistung, den Service, die Zuverlässigkeit und die Sicherheit zu verbessern“, sagt Debaillie. „Um dies zu erreichen, haben wir Richtwerte und Fahrpläne für die Bewertung neuer Technologien entwickelt.Wir haben uns auch mit der Optimierung der europäischen Infrastruktur für die Herstellung neuromorpher Chips befasst.“ Um industrietaugliche Lösungen zu gewährleisten, waren wichtige Branchenakteure aus der gesamten Wertschöpfungskette an dem Projekt beteiligt. Es wurde eine offene Zusammenarbeit innerhalb des Konsortiums eingerichtet, um modernstes Fachwissen sowie Halbleiterforschungs- und Fertigungsinfrastrukturen zu nutzen. „Ein Schwerpunkt unserer Forschung lag auf der Verbesserung neuartiger Speichertechnologien, um eine leistungsstarke und gleichzeitig effiziente Datenverarbeitung zu erreichen“, so Debaillie. „Wir haben auch die gesamte neuromorphe Technologielandschaft untersucht, die ein breites Spektrum an produktionsbereiten Reifegraden abdeckt.“ Es wurden verschiedene Algorithmen verglichen und ihre potenzielle Anwendbarkeit in vier wichtigen Anwendungsbereichen bewertet und validiert: intelligente Gesundheit, intelligente Elektronik, intelligente Industrie und intelligente Mobilität.
Harmonisierte Herstellung von Halbleitern
Diese Arbeit hat dazu beigetragen, die Grundlage für eine Verlagerung der KI von der Cloud auf intelligente Geräte zu schaffen. Die Ergebnisse des Projekts wurden in über 100 wissenschaftlichen Artikeln veröffentlicht und führten zur Entwicklung von elf Konzeptnachweisen für die vier Zielanwendungsbereiche. Auch bei der Optimierung neuer Speichertechnologien, die für die Implementierung in neuromorphe Hardware bereit sind, wurden wichtige Durchbrüche erzielt. „Vergleiche zwischen verschiedenen Technologien, Architekturen und Ansätzen wurden in einem ganzheitlichen Benchmarking erfasst“, so Debaillie. „Dies wird fundierte Technologieentscheidungen entlang des gesamten Entwicklungszyklus und der Wertschöpfungskette ermöglichen.“ Das TEMPO-Projektteam hat zudem Mechanismen zur Harmonisierung der Halbleiterherstellung geschaffen. „Dies wird den Aufbau von Kompetenzzentren in Bezug auf Fachwissen und Infrastruktur ermöglichen, die komplementäre Fertigung verbessern und das europäische Halbleiterangebot stärken“, fügt Debaillie hinzu.
Vorteile der neuromorphen Hardwaretechnologien
Die in TEMPO entwickelten neuromorphen Hardwaretechnologien könnten im Alltag von Nutzen sein. „Intelligente Geräte werden mehr Anwendungen und Dienste mit besserer Leistung und Sicherheit bieten, da die Daten lokal im Gerät verarbeitet werden können“, bemerkt Debaillie. Die Arbeit von TEMPO wurde im Rahmen von Verbundforschungsprojekten wie ANDANTE fortgesetzt und von innovativen KMU und industriellen Pionierunternehmen aufgegriffen. Durch die Abdeckung der gesamten Wertschöpfungskette, von den Technologien bis zu den Anwendungen, hat das Projekt eine Schlüsselrolle bei der Stärkung der Position Europas im Bereich der Spitzeninformatik gespielt. Die Ergebnisse sind auch geeignet, weitere Forschungsaktivitäten anzuregen. „Die Marktakzeptanz dieser Technologien entwickelt sich allmählich“, stellt Debaillie fest. „Dieser Trend ist deutlich sichtbar, da der Begriff ‚Edge AI‘ (Edge-KI) an Aufmerksamkeit gewinnt und ‚neuromorphes Computing‘ als Schlüssel zu seiner Umsetzung angesehen wird.“
Schlüsselbegriffe
TEMPO, Computer, biologisch, Gehirne, neuromorph, Halbleiter, Algorithmen
