IBM entwickelt Neuronen aus Phase-Change-Material
Wissenschaftler des IBM Forschungszentrums in Rüschlikon ist es gelungen, künstliche Neuronen aus Phase-Change-Materialien zu entwickeln. Als Anwendung für diese Neuronen sehen sie etwa das Internet of Things.
Forscher des IBM Research Center in Rüschlikon haben künstliche Neuronen entwickelt. Diese Neuronen speichern und verarbeiten Daten mithilfe von Phase-Change-Materialien, wie IBM mitteilt.
Dies sei ein wichtiger Schritt in der Entwicklung von energieeffizienten neuromorphen Technologien für die Anwendung im Cognitive Computing.
Unter Neuromorphic Engineering versteht man die Bereiche Physik, Mathematik, Informatik und Ingenieurwissenschaften, die sich von der Biologie inspirieren lassen, um künstliche neuronale Systeme zu entwickeln und die Künstliche Intelligenz zu verbessern. Künstliche neuronale Systeme sind Netzwerke aus künstlichen Neuronen, die sich an natürlichen Nervenzellvernetzungen im Gehirn und im Rückenmark orientieren.
Material für nichtflüchtige Speicher geeignet
Forscher versuchen seit Jahrzehnten, die Rechenkapazität von grossen Neuronengruppen nachzubilden. Jedoch bleibt es bis heute eine Herausforderung, Neuronengruppen mit einer Speicherkapazität und einem Energieverbrauch wie es in der Natur anzutreffen ist, zu entwickeln.
IBM forscht seit über zehn Jahren im Bereich der Phasenwechsel-Speicher (Phase Change Memory, PCM), wie der Forscher Evangelos Eleftheriou mitteilt. Im Zuge dessen hat das Unternehmen neue Speichertechnologien veröffentlicht wie etwa die Speicherung von 3 Datenbits pro Datenzelle bei PCM.
IBM-Forscher in Rüschlikon haben nun künstliche Neuronen aus Phase-Change-Material entwickelt. Dieses Material besteht unter anderem aus Germanium-Antimon-Tellurid, das in einer kristallinen und einer amorphen Phase vorkommt. Diese Eigenschaft eignet sich für die nichtflüchtige Speicherung von Informationen wie etwa bei Blu-ray Discs.
Möglicher Einsatz im IoT
Die Wissenschaftler setzten die künstlichen Neuronen elektrischen Impulsen aus. Dies bewirkte, dass das Material immer mehr kristallisierte, bis die Neuronen das Signal weiterleiteten. Die Forscher gruppierten hunderte dieser künstlichen Neuronen und nutzten sie dazu, um schnelle und komplexe Signale weiterzuleiten. Die Neuronen überstanden zudem Milliarden Schaltzyklen. Dies entspricht laut IBM einer mehrjährigen Funktionsfähigkeit.
Als Anwendungsbereiche für die künstlichen Neuronen nennt IBM etwa das IoT. Sensoren könnten beispielsweise Wetterdaten für schnellere Wettervorhersagen sammeln und auswerten. Auch möglich wäre ein Einsatz der künstlichen Neuronen, um Muster in finanziellen Transaktionen und so Unstimmigkeiten oder etwa Trends zu entdecken.
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