Forscher haben ein intelligentes Material entwickelt, das KI-Geräte auf ein neues menschenähnliches Level heben könnte. Es soll je nach Stimulation unterschiedlich arbeiten und sich wie eine Synapse anpassen können.
Seit Jahrzehnten versuchen Forscher weltweit, Alternativen zu Silizium für bestimmte Einsatzzwecke zu finden. Die Idee dahinter ist die Fertigung von elektronischen Bauteilen auf Basis von bestimmten Molekülen. Doch häufig scheiterten sie daran, dass sich diese Moleküle meist unberechenbar verhalten und sich nicht so einfach zusammenfügen lassen.
Das sogenannte neuromorphe Computing verfolgt ein ähnliches Ziel. Die Basis bildet Hardware, die vom Gehirn inspiriert ist. Ziel ist die Herstellung eines Materials, das sowohl Informationen speichern, Berechnungen durchführen kann und gleichzeitig anpassbar ist. Derzeit verwendete Ansätze basieren oft auf Oxidmaterialien und filamentären Schaltkreisen. Doch diese funktionieren nach wie vor nur wie sorgfältig konstruierte Systeme, die das Lernen nachahmen.
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Neuromorphes Computing: Gerät passt sich auf Basis der Stimulation an
Neue Forschungsergebnisse aus Indien deuten darauf hin, dass beide Probleme mit dem gleichen Ansatz gelöst werden können. Ein Team des CeNSE stellte ein kleines molekulares Gerät her, das verschiedene Aufgaben übernehmen kann. Die Grundlage liegt darin, wie die Forscher das Gerät stimulieren.
Es kann Informationen abspeichern und könne wahlweise ein Logikgatter, ein Selektor, ein Analogprozessor oder eine elektronische Synapse sein. Chemisches Design und Computer sollen dabei Hand in Hand gehen. Die Wissenschaftler stellten dazu 17 speziell konzipierte Rutheniumkomplexe her.
Das sind chemische Verbindungen, bei denen ein zentrales Rutheniumatom von Liganden umgeben ist. Diese finden aufgrund ihrer Stabilität und Vielseitigkeit vor allem als Katalysatoren, in der Krebstherapie sowie in der Fotochemie einen Einsatz. Das Team untersuchte anschließend, wie kleine Veränderungen der Molekülform und der umgebenden Ionenumgebung das Verhalten der Elektronen beeinflussen.
Kommt bald noch effizientere und intelligentere KI-Hardware?
Durch die Anpassung der Liganden und Ionen zeigte das Gerät unterschiedliche Funktionsweisen. So beobachteten die Forscher, dass ein Wechsel von Analog zu Digital und umgekehrt problemlos möglich ist. Hinter der Forschung steckt eine Menge an theoretischem Wissen rund um Physik und Quantentheorie.
Der Ansatz soll den Weg für neuromorphe Hardware ebnen, bei der das Lernen direkt in das Material selbst kodiert werden kann. Das Team arbeitet bereits daran, die Materialien auf Siliziumchips zu platzieren. Ziel ist es, künftige KI-Hardware zu entwickeln, die sowohl energieeffizient als auch von Natur aus intelligent ist.
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