Energieeffiziente Datenverarbeitung nach dem Vorbild der Natur
In lebenden Systemen werden große Mengen an Informationen über die Umwelt über komplexe Reaktionsnetzwerke verarbeitet. Beispiele hierfür sind die Signalnetzwerke in Immunzellen und das Quorum Sensing von Bakterien. „Wenn wir die Eigenschaften solcher Netzwerke in synthetischen, ‚lebensähnlichen‘ Werkstoffen einfangen könnten, könnten wir molekulare Informationsverarbeitungssysteme konstruieren, die sich von den Computern, die wir heute kennen, stark unterscheiden“, sagt Wilhelm Huck(öffnet in neuem Fenster), Professor an der Radboud University Nijmegen(öffnet in neuem Fenster). Mit Unterstützung des EU-finanzierten Projekts Life-Inspired hat sich Huck genau das vorgenommen.
Vom Wettbewerb zu komplexen Netzen
In dem Projekt, das über den Europäischen Forschungsrat(öffnet in neuem Fenster) unterstützt wurde, sollten die inhärente Dynamik und die Nichtlinearität chemischer Reaktionen mit In-Chemico-Reservoir-Computing ausgenutzt werden. „Wir haben gezeigt, wie man den Wettbewerb zwischen Molekülen um eine gemeinsam genutzte Ressource, in diesem Fall ein Enzym, nutzen kann, um komplexe Netzwerke aufzubauen, die sich für In-Chemico-Reservoir-Computing eignen“, erklärt Huck. Reservoir Computing ist ein Berechnungsrahmen, bei dem Eingangssignale über ein dynamisches, hochdimensionales System (das Reservoir) verarbeitet werden. In Anlehnung an das Reservoir Computing werden beim In-Chemico-Reservoir-Computing chemische Reaktionsnetze als „Reservoir“ für die Durchführung von Berechnungen verwendet.
Auf dem Weg zu energieeffizienteren Rechensystemen
Durch die Nutzung der inhärenten Dynamik und Komplexität chemischer Reaktionen zur Informationsverarbeitung wurde im Rahmen des Projekts ein möglicher Weg zu energieeffizienteren Computersystemen gefunden. „Digitales Rechnen, insbesondere wenn es zum Trainieren von KI-Modellen verwendet wird, verbraucht enorme Mengen an Energie“, erklärt Huck. „Unser Ziel war es, zu sehen, ob wir alternative Rechenparadigmen entwickeln können, die energieeffizienter sind.“ Neben den Arbeiten zum energieeffizienten Rechnen wurde im Rahmen des Projekts auch geprüft, wie diese Art des Rechnens genutzt werden kann, um neue Erkenntnisse über biologische Prozesse zu gewinnen. „Mit dem molekularen Ansatz zum Rechnen könnte besser erforscht werden, wie lebende Zellen Informationen verarbeiten“, fügt Huck hinzu. „Langfristig könnte so erkannt werden, wie Krankheiten die Informationsverarbeitung in lebenden Systemen beeinträchtigen.“ Im Rahmen des Projekts wurde auch untersucht, wie das In-Chemico-Computing zur Entwicklung innovativer Sensoren eingesetzt werden kann.
Schnittstellen zu elektronischen und lebenden Systemen
Mit der Unterstützung von Promovierenden und Postdocs wurde im Rahmen des Projekts Life-Inspired aus einer einfachen Idee ein ziemlich beeindruckender Reservoir-Computer und Sensor. „Ich hoffe, dass unsere Arbeit als Ausgangspunkt dient, von dem aus andere Forschende Wettbewerbsnetzwerke aufbauen und solche chemischen Systeme als Reservoir-Computer nutzen können, um neue Wege zur Verbindung mit elektronischen und lebenden Systemen zu finden“, schließt Huck. Mit dem Ziel, den Umfang und die Rechenleistung der entwickelten Systeme aus Life-Inspired zu erweitern, bewirbt sich Huck derzeit für weitere Finanzierungen. Außerdem arbeitet er an der Fertigstellung eines Dokuments zu einigen der Projektergebnisse.
