Neuromorphes Computing für eine effizientere und effektivere KI skaliert
Neuromorphes Computing – ein Bereich, der Prinzipien der Neurowissenschaften auf Computersysteme anwendet, um die Funktion und Struktur des Gehirns nachzuahmen – muss sich vergrößern, wenn es mit den derzeitigen Computermethoden konkurrieren will. In einem Review, der am 22. Januar in der Zeitschrift Nature veröffentlicht wurde, stellen 23 Forscher, darunter zwei von der University of California San Diego, einen detaillierten Fahrplan vor, was geschehen muss, um dieses Ziel zu erreichen. Der Artikel bietet eine neue und praktische Perspektive für die Annäherung an die kognitiven Fähigkeiten des menschlichen Gehirns bei vergleichbarem Formfaktor und Stromverbrauch „Wir gehen nicht davon aus, dass es eine Einheitslösung für neuromorphe Systeme in großem Maßstab geben wird, sondern vielmehr eine Reihe von neuromorphen Hardwarelösungen mit unterschiedlichen Merkmalen, die auf den Anwendungsanforderungen basieren“, schreiben die Autoren; Zu den Anwendungen für neuromorphes Computing gehören wissenschaftliches Computing, künstliche Intelligenz, Augmented und Virtual Reality, Wearables,…
