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Die neuronalen Netze, nämlich die Struktur von biologischen Nervensystemen wie beispielsweise dem menschlichen Gehirn, werden schon lange auf dem Computer simuliert. Allerdings ist das Gehirn eines Menschen vor allem wegen seiner ausge-prägten "parallelen Rechenstruktur" bislang dem Computer noch weit überlegen. Selbst neueste Workstation-Rechner mit ihrer hohen Rechenleistung können derzeit nur kleine Netze aus rund 300 Neuronen in Realzeit berechnen. Dem Fachbereich Elektrotechnik an der Universität Dortmund ist es jetzt gelungen, ein völlig neuartiges Parallelrechnersystem mit einer Rechenleistung von mehr als 30.000 Neuronen zu entwickeln. Das System, das eine 100fach höhere Leistungsstärke hat als herkömmliche, steht nun voll funktionsfähig kurz vor seinem Einsatz. Mit dieser Entwicklung wurde eine potentielle Lösung der zukünftigen Probleme der Mikroelektronik gefunden.
Erstmals effektiver als der Mensch
Am Beispiel einer Carrera-Rennbahn demonstrieren die Mitarbeiter des Fachbereichs Elektrotechnik, wie ein künstliches Neuronales Netz die Geschwindigkeit eines realen Modell-Rennautos steuert. Ein Computer simuliert dabei das Netz in Echtzeit und lernt während jeder Runde, wo er das Rennauto am günstigsten abbremst und wieder beschleunigt; dabei passt er sich beliebigen Strecken an. Mit Hilfe einer Kamera im Auto beweisen die Wissenschaftler, dass das im Rechner simulierte neuronale Netz tatsächlich effektiver fährt als ein menschlicher Fahrer.
Bislang konnten die Wissenschaftler im Fachbereich Elektrotechnik mit der zur Verfügung stehenden Hardware nur Netze mit rund 400 Neuronen unter Echtzeitbedingungen simulieren. Diese Netzgrößen sind bereits für kleinere Aufgaben einzusetzen, wie bei der Carrerabahn im Bereich der sensomotorischen Anwendungen wie bei der Carrerabahn. Mit Hilfe des nun fertiggestellten funktionstüchtigen Rechnersystems sind sie in der Lage, Netze mit bis zu 32k-Neuronen in demselben Zeitintervall zu simulieren. Dies entspricht einer Leistungssteigerung von rund 8.000 Prozent. Damit kommen die Forscher dem Ziel näher,
unser Verständnis von den Zusammenhängen in biologischen Gehirnstrukturen zu erweitern.
Mikroelektronische Schaltkreise statt Standardprozesse
Bisherige Parallelrechnersysteme basieren auf Standardprozessen, die durch ein Programm gesteuert werden und nicht auf ein spezielles Einsatzgebiet hin optimiert sind. Sie können daher nur einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und universeller Einsetzbarkeit darstellen. Da neu entwickelte Parallelrechnersystem verfügt im Gegensatz dazu über mikroelektronische Schaltkreise, die rekonfiguriert werden können. Diese Chips werden erst im System jeweils speziell auf das Einsatzgebiet hin strukturiert und erlauben so die deutliche schnellere Durchführung der gewünschten Operationen.
Während die Bausteine beispielsweise in einem ersten Zeitabschnitt eine biologische neuronale Zelle selbst imitieren kann, können sie anschließend so umstrukturiert werden, dass sie die Nervenbahnen zwischen den Zellen simulieren. Danach können sie wieder für andere Aufgaben umstruktuiert werden, wie beisielsweise zur Aufbereitung der berechneten Ergebnisse. Die jeweiligen Operationen werden dabei bereits auf Schaltkreisebene optimiert und so im Gegensatz zu Standardprozessoren deutlich schneller durchgeführt. Ein Vergleich zwischen einen schnellen Standardrechner und lediglich einem einzelnen Einschub des realisierten Rechnersystems zeigt so bereits eine Geschwindigkeits-steigerung von 1.000 Prozent. Diese wird durch den Einsatz weiterer Module noch erhöht.
Nähere Infos:
Dipl.-Ing. Markus Rossmann, Tel. 0231/755-2667
Criteria of this press release:
Electrical engineering, Energy, Information technology
transregional, national
Research projects
German
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