Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Pulsende Neuronen mit Zeitgefühl
Mit Spiking Neural Networks (SNNs) wird Künstliche Intelligenz dem menschlichen Gehirn noch ähnlicher. Im Gegensatz zu herkömmlichen künstlichen neuronalen Netzen, in denen kontinuierlich Signale ausgetauscht werden, übertragen SNNs nur die relevanten Daten in Form von kurzen elektrischen Pulsen. Wie ihre biologischen Vorbilder haben die künstlichen Neuronen ein eigenes Zeitgefühl: Sie werden erst aktiv, wenn eine kritische Schwelle an Signalen überschritten wird.
Während klassische KI-Modelle immer mehr Rechenkapazitäten beanspruchen, lösen Spiking Neural Networks das Spannungsfeld zwischen Energieeffizienz und Echtzeitfähigkeit auf. Ihre Struktur erlaubt es, selbst massive Datenmengen stromsparend und schnell zu verarbeiten, ohne dabei an Leistung zu verlieren. SNNs spielen ihre Stärken vor allem aus, wenn Künstliche Intelligenz direkt in Endgeräte integriert werden soll.
Wir wollen SNNs zum Durchbruch verhelfen und in die Praxis bringen. Daher erforschen wir nicht nur ihre Topologie, sondern entwickeln obendrein maßgeschneiderte Hardware-Designs für Ultra-Low-Power- und Ultra-Low-Latency-Anwendungen.