Memcomputer: Prototyp arbeitet wie Gehirn und hat Großes in sich
Vergleiche zwischen dem menschlichen Gehirn und Computern werden oft gezogen, passen aber nicht - zu unterschiedlich sind Aufbau und Fähigkeiten. Trotzdem ist es ein Traum Vieler, Rechner zu konzipieren, die ähnlich "denken" wie wir und dabei mehr Leistung bringen. Einen entsprechenden Prototypen gibt es nun tatsächlich.
Der größte Teil der Arbeiten in dem Bereich beschränkte sich auf die Theorie. Lediglich in Ansätzen wurden neuronale Schaltungen, wie sie im Gehirn zu finden sind, auch in Computern nachgebildet. Doch nun ist es Wissenschaftlern aus Kalifornien gelungen, tatsächlich einen so genannten Memcomputer zu entwickeln und aus dessen Funktionsweise Aussagen darüber abzuleiten, was entsprechende Systeme zu leisten vermögen, wenn sie noch ein gutes Stück weiter entwickelt sind.
Konventionelle Computer verarbeiten Daten in ihrem Prozessor und müssen die Ergebnisse stets wieder im Arbeitsspeicher ablegen. Das ist im Gehirn aber nicht der Fall. Hier sorgen die Verschaltungen der Nevernzellen gleichzeitig für Speicherung und Verarbeitung von Informationen. Diesem Prinzip konnte man nun auch beim Memcomputer folgen. Die Verarbeitung großer Datenmengen nach komplexen Algorithmen wird wesentlich schneller möglich, weil die Form, in der die Informationen gespeichert sind im Grunde bereits den Weg zur Lösung des jeweiligen Problems in sich trägt.
Schon in der theoretischen Beschäftigung wurde klar, welcher Schritt nach vorn die praktische Konstruktion solcher Rechner wäre: Bei konventionellen Computern steigt die Komplexität bei einer linear zunehmenden Datenmenge auf exponentielle Weise. Bei einem Memcomputer würde die Komplexität hingegen ebenfalls nur linear steigen.
Doch nicht nur dadurch wären entsprechende Rechner eine ideale Wahl. Hinzu kommt, dass auch fehlerhafte Segmente in einem ganzen Netzwerk solcher Systeme keine größeren Auswirkungen haben. Auch im Gehirn kommt es immer wieder vor, dass einzelne Neuronen nicht richtig vedrahtet sind. Das Gesamtsystem ist aber in der Lage, solche Störungen problemlos zu ignorieren, solange sie keinen zu großen Raum einnehmen. Das ist bei klassischen Computer-Architekturen kaum der Fall.
Letztlich sehen die Forscher in ihrem Ansatz sogar etwas, das deutlich sinnvoller einzusetzen wäre, als die immer wieder ins Feld geführten Quantencomputer. Denn die Leistungsfähigkeit kann vergleichbare Werte erreichen, während man nicht auf Quanteneffekte angewiesen ist, die nur schwer verstanden werden und auch noch Bedingungen voraussetzen, die solche Maschinen fast nur in Laborumgebungen denkbar machen.
Mit dem jetzt entwickelten Prototypen eines Memcomputers ist man natürlich noch ein großes Stück von der Zeit entfernt, in der solche Systeme in großem Stil in den Einsatz gehen können. Die Architektur ist auch noch analog und dadurch nicht besonders gut skalierbar, denn die Komponenten beginnen sich ab einer gewissen Größe selbst zu stark zu stören. Allerdings sind nun wichtige Grundlagen gelegt, entsprechende Architekturen auch digital und in weitaus größerem Maßstab umzusetzen.
Vergleiche zwischen dem menschlichen Gehirn und Computern werden oft gezogen, passen aber nicht - zu unterschiedlich sind Aufbau und Fähigkeiten. Trotzdem ist es ein Traum Vieler, Rechner zu konzipieren, die ähnlich "denken" wie wir und dabei mehr Leistung bringen. Einen entsprechenden Prototypen gibt es nun tatsächlich.
Der größte Teil der Arbeiten in dem Bereich beschränkte sich auf die Theorie. Lediglich in Ansätzen wurden neuronale Schaltungen, wie sie im Gehirn zu finden sind, auch in Computern nachgebildet. Doch nun ist es Wissenschaftlern aus Kalifornien gelungen, tatsächlich einen so genannten Memcomputer zu entwickeln und aus dessen Funktionsweise Aussagen darüber abzuleiten, was entsprechende Systeme zu leisten vermögen, wenn sie noch ein gutes Stück weiter entwickelt sind.
Konventionelle Computer verarbeiten Daten in ihrem Prozessor und müssen die Ergebnisse stets wieder im Arbeitsspeicher ablegen. Das ist im Gehirn aber nicht der Fall. Hier sorgen die Verschaltungen der Nevernzellen gleichzeitig für Speicherung und Verarbeitung von Informationen. Diesem Prinzip konnte man nun auch beim Memcomputer folgen. Die Verarbeitung großer Datenmengen nach komplexen Algorithmen wird wesentlich schneller möglich, weil die Form, in der die Informationen gespeichert sind im Grunde bereits den Weg zur Lösung des jeweiligen Problems in sich trägt.
Schon in der theoretischen Beschäftigung wurde klar, welcher Schritt nach vorn die praktische Konstruktion solcher Rechner wäre: Bei konventionellen Computern steigt die Komplexität bei einer linear zunehmenden Datenmenge auf exponentielle Weise. Bei einem Memcomputer würde die Komplexität hingegen ebenfalls nur linear steigen.
Doch nicht nur dadurch wären entsprechende Rechner eine ideale Wahl. Hinzu kommt, dass auch fehlerhafte Segmente in einem ganzen Netzwerk solcher Systeme keine größeren Auswirkungen haben. Auch im Gehirn kommt es immer wieder vor, dass einzelne Neuronen nicht richtig vedrahtet sind. Das Gesamtsystem ist aber in der Lage, solche Störungen problemlos zu ignorieren, solange sie keinen zu großen Raum einnehmen. Das ist bei klassischen Computer-Architekturen kaum der Fall.
Letztlich sehen die Forscher in ihrem Ansatz sogar etwas, das deutlich sinnvoller einzusetzen wäre, als die immer wieder ins Feld geführten Quantencomputer. Denn die Leistungsfähigkeit kann vergleichbare Werte erreichen, während man nicht auf Quanteneffekte angewiesen ist, die nur schwer verstanden werden und auch noch Bedingungen voraussetzen, die solche Maschinen fast nur in Laborumgebungen denkbar machen.
Mit dem jetzt entwickelten Prototypen eines Memcomputers ist man natürlich noch ein großes Stück von der Zeit entfernt, in der solche Systeme in großem Stil in den Einsatz gehen können. Die Architektur ist auch noch analog und dadurch nicht besonders gut skalierbar, denn die Komponenten beginnen sich ab einer gewissen Größe selbst zu stark zu stören. Allerdings sind nun wichtige Grundlagen gelegt, entsprechende Architekturen auch digital und in weitaus größerem Maßstab umzusetzen.
