IBM demonstreert zelflerende computerchips

De demonstratie van de chips markeert het einde van de eerste fase van het project waarvoor een budget van 16,1 miljoen dollar beschikbaar was. In fase twee worden de chips gebruikt om een systeem te bouwen met een verwerkingskracht en energieverbruik die vergelijkbaar zijn met een menselijk brein. Voor de tweede fase hebben de partners een budget van 21 miljoen dollar.

Systeem vooral goed in patroonherkenning
IBM creëerde de chips door de functies van neuronen, hun koppelvlakken (synapsen) en uitlopers (dendrieten en axonen) te imiteren in een speciaal ontwerp van halfgeleidercomponenten. Traditionele computers zijn slecht in het verwerken van grote simultane datastromen van verschillende sensoren. Het dierlijk brein kan dat veel beter door de verschillende processen te verdelen over de beschikbare verwerkingscapaciteit. Bovendien verbetert de verwerking naarmate eenzelfde taak vaker wordt uitgevoerd doordat de verbindingen tussen de neuronen sterker worden. Daardoor zijn de hersenen bijvoorbeeld goed in staat tot patroonherkenning.

Systeem is ook zuinig met energie
Deze verwerking heeft bovendien als voordeel dat de chip veel minder energie verbruikt. De twee prototypes van de chip hebben ieder 256 neuronen op een oppervlak van 4 vierkante milimeter. In de tweede fase dienen deze prototypes als voorbeeld voor het bouwen van een systeem met vele miljarden neuronen.

Overigens claimt IBM de eerste te zijn maar ook in het Europese SpiNNaker-programma is onlangs op basis van standaard ARM-processorkernen een neurale netwerk architectuur gebouwd.