Künstliche neuronale Netze könnten bald in der Lage sein, zeitabhängige Informationen wie Audio- und Videodaten effizienter zu verarbeiten. Über den ersten Memristor mit einer einstellbaren „Relaxationszeit“ wird heute in Nature Electronics in einer von der University of Michigan durchgeführten Studie berichtet.
Memristoren, elektrische Komponenten, die Informationen in ihrem elektrischen Widerstand speichern, könnten den Energiebedarf von KI im Vergleich zu heutigen grafischen Verarbeitungseinheiten um etwa den Faktor 90 senken. Schätzungen zufolge wird KI im Jahr 2027 bereits etwa ein halbes Prozent des weltweiten Stromverbrauchs ausmachen, und dieser Anteil könnte noch weiter ansteigen, da immer mehr Unternehmen KI-Tools verkaufen und nutzen.
Das Problem besteht darin, dass GPUs ganz anders funktionieren als die künstlichen neuronalen Netzwerke, die die KI-Algorithmen ausführen – das gesamte Netzwerk und alle seine Interaktionen müssen nacheinander aus dem externen Speicher geladen werden, was sowohl Zeit als auch Energie verbraucht. Im Gegensatz dazu bieten Memristoren Energieeinsparungen, da sie wichtige Aspekte der Funktionsweise sowohl künstlicher als auch biologischer neuronaler Netze ohne externen Speicher nachahmen. In gewisser Weise kann das Memristor-Netzwerk das künstliche neuronale Netzwerk verkörpern.
In einem biologischen neuronalen Netzwerk wird die Zeitmessung durch Entspannung erreicht. Jedes Neuron empfängt elektrische Signale und sendet sie weiter, es ist jedoch keine Garantie dafür, dass ein Signal weitergeleitet wird. Bevor das Neuron sein eigenes Signal sendet, muss ein gewisser Schwellenwert für eingehende Signale erreicht werden, und dieser Schwellenwert muss innerhalb einer bestimmten Zeitspanne erreicht werden. Wenn zu viel Zeit vergeht, soll sich das Neuron entspannen, da die elektrische Energie aus ihm austritt. Neuronen mit unterschiedlichen Relaxationszeiten in unseren neuronalen Netzwerken helfen uns, Ereignisabläufe zu verstehen.
Memristoren funktionieren etwas anders. Anstelle der vollständigen Anwesenheit oder Abwesenheit eines Signals ändert sich vielmehr, wie viel des elektrischen Signals durchkommt. Die Einwirkung eines Signals verringert den Widerstand des Memristors, wodurch mehr vom nächsten Signal durchgelassen wird. Entspannung bedeutet bei Memristoren, dass der Widerstand mit der Zeit wieder ansteigt.
Während Lus Gruppe in der Vergangenheit den Einbau von Entspannungszeit in Memristoren untersucht hatte, war dies nicht etwas, das systematisch kontrolliert werden konnte. Doch nun hat das Team von Lu und Heron gezeigt, dass Variationen eines Basismaterials unterschiedliche Relaxationszeiten liefern können, wodurch Memristornetzwerke diesen Zeitmessmechanismus nachahmen können.
Das Team baute die Materialien auf dem Supraleiter YBCO auf, der aus Yttrium, Barium, Kohlenstoff und Sauerstoff besteht. Bei Temperaturen unter -292 Fahrenheit hat es keinen elektrischen Widerstand, aber sie wollten es wegen seiner Kristallstruktur. Es leitete die Organisation der Magnesium-, Kobalt-, Nickel-, Kupfer- und Zinkoxide im Memristormaterial
https://www.nature.com/articles/s41928-024-01169-1
