Wir haben eine künstliche Synapse geschaffen, die autonom lernen kann.

Das Gehirn imitieren

Entwicklungen und Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) sind zu einem großen Teil auf Technologien zurückzuführen, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Diese enthalten Algorithmen, die unter anderem trainiert werden können, um nachzuahmen, wie das Gehirn Sprache und Bilder erkennt.

Grafik von Sören Boyn/CNRS/Thales Gemeinsame Forschungsstelle für Physik

Jetzt haben Forscher des National Center for Scientific Research (CNRS) in Thales, der Universität von Bordeaux in Paris-Sud und Evry eine künstliche Synapse entwickelt, den sogenannten Memristor direkt auf einem Chip. Sie ebnet den Weg für intelligente Systeme, die weniger Zeit und Energie zum Lernen benötigen und selbstständig lernen können.

Im menschlichen Gehirn arbeiten Synapsen als Verbindungen zwischen Neuronen. Die Verbindungen werden verstärkt und das Lernen verbessert, je mehr diese Synapsen stimuliert werden. Ähnlich funktioniert der Memristor. Es besteht aus einer dünnen ferroelektrischen Schicht (die spontan polarisiert werden kann), die zwischen zwei Elektroden eingeschlossen ist. Mit Hilfe von Spannungsimpulsen kann ihr Widerstand wie bei biologischen Neuronen reguliert werden. Die synaptische Verbindung ist stark, wenn der Widerstand gering ist und umgekehrt. Die Lernfähigkeit des Memristors basiert auf diesem einstellbaren Widerstand.

Bessere KI

AI-Systeme haben sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Neuronale Netze, die mit Hilfe von Lernalgorithmen aufgebaut wurden, sind heute in der Lage, Aufgaben zu erfüllen, die synthetische Systeme bisher nicht bewältigen konnten. Intelligente Systeme können jetzt zum Beispiel Musik komponieren, Spiele spielen und menschliche Spieler schlagen oder Steuern zahlen. Einige können sogar selbst Selbstmordverhalten erkennen oder unterscheiden, was gesetzlich zulässig ist und was nicht.

Mit dem Memristor kann dieser Lernprozess deutlich verbessert werden. Die Arbeiten am Memristor werden fortgesetzt, insbesondere zur Optimierung seiner Funktion. Zunächst haben die Forscher erfolgreich ein physikalisches Modell aufgebaut, um die Funktionsweise vorherzusagen. Ihre Arbeiten werden in der Zeitschrift Nature Communications veröffentlicht.

Bald können wir KI-Systeme haben, die so gut wie unser Gehirn lernen können, oder noch besser.

Quellen: Nature Communications, CNRS