Helbling steigert Effizienz durch neuromorphes Rechnen

Zürich - Die Engineering- und Consulting-Firma Helbling setzt Innovationsprojekte um, bei denen die noch junge Technologie neuromorpher Datenverarbeitung zum Einsatz kommt. Das erlaubt unter anderem Anwendungen mit extrem niedrigem Energiebedarf.

Helbling-Fachleute treiben Innovationen voran, die möglich werden durch die Technologie der neuromorphen Datenverarbeitung, das sogenannte Neuromorphic Computing. In diesem Feld positioniert sich die Engineering- und Consulting-Firma laut einem Fachbeitrag als Industriepartnerin. Wissen und Erfahrung dazu sei in der letzten Zeit mit Partnern systematisch aufgebaut worden. Im Beitrag schreiben die Autoren dem neuromorphen Rechnen grosses Potenzial als Schlüsseltechnologie zu – insbesondere bei Edge-Geräten, also Geräten mit lokaler Datenverarbeitung. Interessant sei dies etwa in der Systemüberwachung bei autonomen, ständig einsatzbereiten Geräten. Erwähnt wird auch der Medtech-Bereich mit medizinischen Implantaten oder Wearables. Die Vorteile basierten vor allem auf einer höheren Energieeffizienz und Rechenlatenz im Vergleich zu herkömmlichen digitalen neuronalen Netzen, heisst es. Dabei würden natürliche neuronale Netzwerke im Gehirn von Tieren nachgeahmt.

Die Fachleute gehen auf Technologietetails ein und beschreiben auch wichtige Aspekte bei der Integration. Generell sei für neuromorphes Rechnen zweierlei zentral: die Verwendung speicherinterner Berechnungen, des sogenannten Compute-in-Memorys, und eine besondere Codierung von Daten, im Fachjargon Sparce Spike Data Encoding. Zum Beispiel löse ersteres ein Flaschenhals-Problem aktueller Computerarchitekturen: Bei jedem Befehlszyklus müssen hier Daten und Anweisungen zwischen Speicher und Prozessor übertragen werden. Speicherinterne Berechnungen ermöglichten es, Verarbeitung und Speicher zusammenzulegen.

Bei allen Vorteilen sieht sich die Technologie laut der Analyse aber mit Hürden konfrontiert. Es gebe unter anderem nur eine begrenzte Anzahl von Anbietern und der Wettbewerb durch die laufende Entwicklung traditioneller Digitalgeräte sei stark. Zudem zögerten konservative Akteure, da sie wenig Erfahrung mit der Theorie und Nutzung neuromorpher Geräte hätten. „Dabei braucht es aber eine neue Denkweise, um Probleme im Zusammenhang mit Hardware und Software anzugehen“, schreiben die Autoren. ce/yvh

 

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