Künstliche Intelligenz hat die Hindernisse bei hardwaremässiger Nachbildung des Gehirns überwunden

Forscher des Friedrich-Miescher-Instituts für biomedizinische Forschung und der Universität Heidelberg veröffentlichten im Januar 2022 in der Fachzeitschrift PNAS eine Arbeit mit dem Titel "Surrogate gradients for analog neuromorphic computing", in der ein Weg aufgezeigt wird, dieses Problem zu umgehen. Das Team zeigte, dass ein als spike neural networks bezeichneter KI-Algorithmus – welcher die spezifischen Kommunikationssignale des Gehirns, sogenannte Spikes, verwendet – gemeinsam mit Chips lernen kann, die Geräteabweichungen auszugleichen. Diese Veröffentlichung markiert einen wichtigen Schritt hin zur Nutzung von KI für simulierte neuromorphe Rechenverfahren.