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Hirnarbeit Neuromorphe Materialien sollen Hard- und Software optimieren

Quelle: Pressemitteilung der Universität Stuttgart 2 min Lesedauer

Lernfähige Algorithmen sind nach Ansicht von Stuttgarter Forschern zwar „intelligent“, doch für manche technische Anwendung, wie etwa das autonome Fahren, reiche das noch nicht. Das soll sich ändern.

Neuromorphe Materialien sollen dabei helfen, Hard- und Software so zu optimieren, dass damit zum Beispiel das autonome Fahren wirklich praxistauglich wird. Daran forschen (von links): Dr. Eduardo Domínguez Vázquez, Dr. Susanne Baumann und Dr. Hermann Osterhage.(Bild: Privat)
Neuromorphe Materialien sollen dabei helfen, Hard- und Software so zu optimieren, dass damit zum Beispiel das autonome Fahren wirklich praxistauglich wird. Daran forschen (von links): Dr. Eduardo Domínguez Vázquez, Dr. Susanne Baumann und Dr. Hermann Osterhage.
(Bild: Privat)

Entspannt zurücklehnen und die Gegend bewundern, während das Auto autonom durch die Stadt fährt, ist zwar eine nette Vorstellung angesichts der Straßenverkehrs, doch leider noch weitgehend Utopie, was die Praxis im wahren Leben betrifft. Konventionelle Computer-Hardware und -Software verfügen nämlich noch nicht über genügend Schnittstellen, um im Notfall mit derselben menschlichen Reaktionsfähigkeit einzugreifen – vor allem dann, wenn es unvorhergesehene Situationen sind.

Doch mit sogenannten neuromorphen Materialien könnte das funktionieren, sind sich Dr. Susanne Baumann vom Institut für Funktionelle Materie und Quantentechnologie und ihre Kollegen Dr. Hermann Osterhage und Dr. Eduardo Domínguez Vázquez der niederländischen Radboud Universität einig. Denn Algorithmen sind in ihrer Funktionsweise bereits an unser Gehirn angelehnt, heißt es dazu. Allerdings sei konventionelle Hardware nicht dazu gemacht, das gesamte Potenzial dieser Algorithmen umzusetzen. Baumann: „Wir brauchen Hardwarestrukturen, die dem Gehirn mehr ähneln. Neuromorphe Materialien könnten der Schlüssel dafür sein.“

Die Gehirnleistung ist auf die Hardware zu übertragen

Die Idee ist folglich, die Hard- und Software genauer aufeinander abzustimmen. In der Praxis würde das bedeuten, dass weniger Verarbeitungsschleifen sowie eine effizientere und schnellere Reaktionsleistung dabei herausspringen. Dafür erforscht das Team eben die neuromorphen Materialien. Dabei handelt es sich um Werkstoffsysteme auf atomarer Basis, die der neuronalen Struktur des Gehirns ähneln, wie die Forscher erklären. Mithilfe der Rastertunnelmikroskopie sind Baumann und ihr Team dabei in der Lage, diese Materialien Atom für Atom nach einem Puzzleprinzip zusammenzubauen und mit den gewünschten Eigenschaften zu versehen. „Das Material muss dazu fähig sein, sich an wechselnde Anforderungen anzupassen“, erklärt Baumann. Dadurch lernten Algorithmen, effizienter und schneller aus einem zunächst unbekannten Input den erwünschten Output zu generieren. „So, wie sich mit wiederholender Ausführung einer Bewegung Nervenbahnen im Gehirn ausbilden und festigen, soll die neuromorphe Hardware die Lernfähigkeit der Algorithmen unterstützen“, merkt Baumann zum Hintergrund dieses Vorgehens an.

Die Volkswagen-Stiftung hält das Projekt für förderungswürdig

Für ihr Projekt „Neuromorphic materials designed atom by atom“ („NeurAm“) erhalten Baumann, Osterhage und Domínguez Vázquez eine Förderung von der Volkswagen Stiftung in Höhe von einer Million Euro. In den nächsten vier Jahren ist es das Ziel, ihren neuen Ansatz auf entsprechende Hardware zu übertragen. „Aktuell vergrößern wir unser Team und suchen nach Doktoranden, die sich unserem Projekt anschließen möchten“, so Baumann.

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