130 KNeuronen, 130 MSynapsen, selbstlernend

3. Oktober 2017, 10:18 Uhr
Selbstlernender Prozessor Loihi. Bild: Intel.
Selbstlernender Prozessor Loihi. Bild: Intel.
Im Gegensatz zu CNNs und anderen lernenden Prozessoren nutzt der gerade in der Entwicklung befindliche Loihi-Chip von Intel ein asynchrones Spiking-Modell, um das Neuron- und Synapsenverhalten in einer dem Verhalten des tierischen Gehirns viel ähnlicheren Weise zu imitieren. Dies entspricht der Arbeit des Start-ups BrainChip, obwohl diese Firma jetzt eine Lösung auf der Grundlage einer FPGA-Implementierung einen neuromorphen Hardware-Beschleuniger anbietet.

Maschinelle Lernmodelle basierend auf CNNs (Convolutional Neural Networks) brauchen großen Trainingsaufwand zur Erkennung von Objekten und Ereignissen. Außerdem können diese Systeme nicht gut verallgemeinern, wenn diese Trainings für spezielle Elemente, Situationen oder Umstände konzipiert sind.
Intels neuromorpher Chip Loihi imitiert allerdings ein Gehirn, indem er durch verschiedene Rückmeldungen aus der Umgebung lernt. Ein solches System muss nicht traditionell trainiert werden und kann sich mit der Zeit selbst verbessern.

Der neue Chip wird in Intels 14-nm-FinFET-Technologie hergestellt. Man geht davon aus, dass er 130.000 Neuronen und 130 Millionen Synapsen simulieren kann. Laut Intel wird man beim Loihi-Test-Chip im ersten Halbjahr 2018 mit führenden Universitäts- und Forschungsinstituten kooperieren, um die KI-Forschung zu unterstützen.
 
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