Künstliches Gehirn: So sieht sein Bauplan aus

Computer sollen arbeiten wie ein Gehirn: energiesparend, lernfähig und selbstprogrammierend. Mithilfe eines Memristors, der einem Bit ähnelt, können einzelne Informationen präziser gespeichert werden. Im Gegensatz zu Bits, sind die Memristoren in der Lage, den Widerstand kontinuierlich zu steigern oder zu senken.

Durch elektronische Mikrobauteile, sogenannte Memristoren, können bereits natürliche Nerven imitiert werden. Andy Thomas von der Universität Bielefeld experimentiert bereits seit Jahren mit seinem Patent: Zusammen mit seinen Kollegen baute er einen lernfähigen Memristor.

Jetzt will Thomas seine Memristoren als Schlüsselteile für den Bauplan eines künstlichen Gehirns verwenden. Es wurden bereits erste Ergebnisse seiner Forschung veröffentlicht. Die Memristoren bestehen aus feinen Nanoschichten, die Stromleitungen miteinander verbinden. Sie gelten als elektronischer Zwilling der Synapse. Über Synapsen treten die Nervenzellen (Neuronen) miteinander in Kontakt. Je öfter die Verbindung beansprucht wird, desto stärker ist sie. Eine Nervenzelle kann über tausende Synapsen Kontakt zu weiteren Nervenzellen aufbauen.

Memristoren können wie Synapsen durch frühere Stromimpulse lernen. Bislang kommen diese Stromimpulse noch nicht von Nervenzellen. Wie stark die Permeabilität der künstlichen Synapsen ist, hängt davon ab, wie viel Strom zu einem früheren Zeitpunkt bereits durch die Memristoren geflossen ist und wie lange der Stromfluss andauerte.

Thomas’ Ziel ist die Entwicklung eines neuromorphen Computers. Seine Memristoren „erlauben den Bau von äußerst stromsparenden und robusten Prozessoren, die von sich aus lernfähig sind.“ Der Prozess des Gehirns soll nachgebaut werden.

Durch bestimmte Reize lassen sich Synapsen stärken. „Dies alles ist möglich, weil ein Memristor einzelne Informationen präziser speichern kann als ein Bit, auf dem bisher Computerprozessoren basieren“, so Thomas. Memristoren und Bits arbeiten mit elektrischen Impulsen. Doch Memristoren können den Widerstand im Gegensatz zu Bits kontinuierlich steigern oder senken. „Dadurch liefern Memristoren eine Grundlage zum allmählichen Lernen und Vergessen eines künstlichen Gehirns“, erklärt Thomas.

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