Neue Memristoren sollen den Energieverbrauch bei Prozessen des Maschinellen Lernens auf herkömmlichen Computern effizienter machen. Dafür bilden sie Funktionsweisen von Nervenzellen im Gehirn nach. Diese sehr viel flexibler einsetzbaren elektronischen Schaltungen werden derzeit gemeinsam von Forschenden der Universität Zürich (UZH), der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) und der Eidgenössischen Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (Empa) entwickelt.
Neu an diesen Memristoren ist gemäss einer Mitteilung der UZH, dass sie nicht im Voraus für nur einen bestimmten Operationsmodus konfiguriert werden können. Stattdessen sind sie in der Lage, zwischen zweien zu wechseln: einem Modus, bei dem das Signal über die Zeit schwächer wird und erlöscht, dem volatilen Modus, und einem nicht-volatilen Modus, bei dem das Signal konstant bleibt.
Das ähnelt der dualen Funktionsweise bei der Reizleitung im menschlichen Gehirn: Einerseits sind Reize an den Synapsen von Nervenzellen zunächst stark und werden dann langsam schwächer. Anderseits bilden sich während des Lernens im Gehirn neue synaptische Verbindungen zu weiteren Nervenzellen aus. Diese sind länger anhaltend. „Unseres Wissens ist dies der erste Memristor, der bei Bedarf zuverlässig zwischen einem volatilen und einem nicht-volatilen Modus umgeschaltet werden kann“, so Yiğit Demirağ, Doktorand in der Gruppe von Professor Giacomo Indiveri am Institut für Neuroinformatik der UZH und der ETH. Diese Memristoren kommen echten Neuronen näher als bisherige, so Indiveri. Bis sie in der Computertechnologie einsetzbar sind, müssten sie weiter optimiert werden. mm
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