Amerika entwickelt Computer, der das menschliche Gehirn simuliert: Lernt wie ein Mensch, verbraucht weniger Energie als KI

Amerikanische Wissenschaftler haben einen Prototyp eines neuromorphen Computers entwickelt, der wie das menschliche Gehirn lernen und sich erinnern kann und damit den Weg für eine Ära energiesparender KI ebnet.

Dr. Joseph S. Friedman, außerordentlicher Professor für Elektrotechnik und Informatik an der University of Texas at Dallas (UT Dallas) – Foto: UT Dallas

Laut EurekAlert! vom 30. Oktober haben Wissenschaftler der University of Texas at Dallas (UT Dallas, USA) einen Prototyp eines „gehirnsimulierenden Computers“ entwickelt, der in der Lage ist, Muster zu lernen und vorherzusagen, und zwar mit weniger Training und Energieaufwand als herkömmliche KI-Systeme.

Dies ist ein bedeutender Fortschritt auf dem Gebiet des Neurocomputing – einer Technologie, die von der Art und Weise inspiriert ist, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet und speichert.

Die Arbeit, die von Dr. Joseph S. Friedman geleitet wurde, wurde in der Fachzeitschrift Nature Communications Engineering in Zusammenarbeit mit Everspin Technologies und Texas Instruments veröffentlicht.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern, die Speicher und Verarbeitung trennen, kombinieren neuromorphe Computer diese beiden Funktionen im selben System, wodurch sie effizienter und energiesparender sind.

Das Gerät arbeitet nach dem Prinzip, dass „Neuronen, die zusammenarbeiten, stärkere Verbindungen eingehen“, und simuliert so den Mechanismus der Gedächtnisbildung und des Lernens im menschlichen Gehirn.

Der Schwerpunkt des Teams liegt auf der Verwendung von „magnetischen Tunnelkontakten“ (MTJs) – winzigen, elektrisch einstellbaren Bauteilen, die Synapsen ähneln –, die es der Maschine ermöglichen, durch die Veränderung der Verbindungen zwischen künstlichen Neuronen zu „lernen“, ähnlich wie sich das menschliche Gehirn beim Lernen anpasst.

Das Projekt gilt als vielversprechender Ansatz zur Ablösung der derzeitigen energieintensiven KI-Modelle. Die Forschung wurde von der US-amerikanischen National Science Foundation (NSF) und dem US-Energieministerium mit einem Gesamtbudget von fast 500.000 US-Dollar über zwei Jahre zur Erweiterung des Experiments gefördert.

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Quelle: https://tuoitre.vn/my-phat-trien-may-tinh-mo-phong-nao-nguoi-hoc-nhu-nguoi-that-it-ton-nang-luong-hon-ai-20251103085615027.htm