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Weg mit 0 und 1! Niedersachsen und die VW-Stiftung unterstützen neuromorphe Computer

Quelle: TU Braunschweig 2 min Lesedauer

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Das Land Niedersachsen und die Volkswagen-Stiftung fördern mit 15 Millionen Euro die Entwicklung eines stromsparenden, neuromorphen Computers auf Basis von LED-Technik, der KI-Anwendungen sparsamer macht.

Geiziger rechnen! Professor Andreas Waag von der TU Braunschweig und Professor Christian Werner von Ostfalia freuen sich über eine 15-Millionen-Förderung durch das Land Niedersachsen und die Volkswagen-Stiftung. Es geht um nicht weniger, als neuartige Computersysteme ...(Bild: TU Braunschweig / L. Kötter)
Geiziger rechnen! Professor Andreas Waag von der TU Braunschweig und Professor Christian Werner von Ostfalia freuen sich über eine 15-Millionen-Förderung durch das Land Niedersachsen und die Volkswagen-Stiftung. Es geht um nicht weniger, als neuartige Computersysteme ...
(Bild: TU Braunschweig / L. Kötter)

Unter dem Projektnamen Bringing Light to Micoelectronics („BRIGHT“) entwickelt der oben genannte Verbund unter anderem einen einzigartigen neuromorphen Computer auf der Basis von LEDs, der zukünftig den gigantischen Stromverbrauch von Anwendungen zur künstlichen Intelligenz (KI) dramatisch reduzieren kann, wie man betont. Mit dabei sind aber auch Experten der Leibniz-Universität Hannover, der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt und der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften. Gefördert wird dabei der niedersächsische Mikroelektronik-Verbund „Nitride Technology Center“ (NTC), unter der Federführung der TU Braunschweig. Start des Projekts ist der 1. April 2026 (kein Scherz!). Ab dann läuft das Ganze fünf Jahre.

KI-Anwendungen sind eben wahre Stromfresser

Der weltweite Energiebedarf von Rechenzentren wächst – angetrieben eben durch KI-Anwendungen – viermal so schnell wie in allen anderen Sektoren, heißt es dazu. Im Szenario der Internationalen Energieagentur (IEA) werden die Rechenzentren drei Prozent des weltweiten Stroms verbrauchen. Das sei etwa das doppelte des aktuellen gesamtdeutschen Strombedarfs. Der enorme Energiehunger gehe vor allem auf das Simulieren neuronaler Netze zurück. Um dabei etwa ein Muster erkennen zu können, müssen klassische Computer alle Daten in 0 und 1 aufschlüsseln, dabei möglichst viele Trainingsdurchläufe mit großen Datensätzen absolvieren und diese in einem mehrstufigen Prozess verarbeiten. Neuromorphe Computer aber sollen die benötigten Netze direkt auf der Hardware-Ebene umsetzen können, anstatt sie mit 0 und 1 aufwändig zu simulieren. Wie will man so einen neuromorphen Sparbrennerrechner aber aus der Taufe heben? ...

Erste neuromorphe Aufbauten lassen aufhorchen

Nun, statt Transistoren stehen eben mikroskopisch kleine LEDs im Rechenzentrum, wie man erfährt. Gleichzeitig kommen die leuchtenden Winzlinge perspektivisch mit minimalen Energieressourcen aus. Diese Minileuchten bieten dem Team, wie es weiter heißt, die einmalige Chance, eine massive, parallele Vernetzung hinzubekommen – vergleichbar mit den Neuronennetzwerken des menschlichen Gehirns. Wie herausgestellt wird, zählen bereits die ersten aktuellen Plattformen bis zu einer Viertelmillionen LEDs, denen ebenso viele Sensoren gegenüber liegen können.

So stellen sie Experten die Effizienzwirkung neuromorpher Computersysteme vor, die bei KI-Anwendungen viel weniger Stromhunger haben sollen.(Bild: TU Braunschweig / A. Hinze)
So stellen sie Experten die Effizienzwirkung neuromorpher Computersysteme vor, die bei KI-Anwendungen viel weniger Stromhunger haben sollen.
(Bild: TU Braunschweig / A. Hinze)

„So können wir unser Computerdesign auf typische KI-Anwendungen – wie etwa auf die Mustererkennung – optimieren“, erklärt Professor Andreas Waag von der TU Braunschweig, gleichzeitig Sprecher des NTC. Und bereits jetzt habe ein Team am Braunschweiger Forschungszentrum LENA die Funktionsweise des neuartigen Computerdesigns erfolgreich demonstrieren können. In den kommenden fünf Jahren wollen die Beteiligten diesen Ansatz optimieren, die Vernetzung noch vervielfachen und dabei auch Schlüsselkomponenten weiterentwickeln.

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