Dr. Marco Breiling – »Wir können nicht auf den Rest der Welt warten«

Unser Beitrag soll dabei helfen, dass Deutschland in der ersten Liga spielt.

Anschließend habe ich ein Angebot vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS erhalten. Damals beschäftigte mich die Nachrichtentechnik, es ging ums Senden und Empfangen von Bits und Bytes. Das ist wichtig für Mobiltelefone wie für Satellitenkommunikation – schon damals beschäftigte ich mich mit den Algorithmen und auch deren Implementierung auf einem Chip. Heute ist es die Künstliche Intelligenz und wir arbeiten daran, dass sehr komplexe Aufgaben maschinell gelöst werden können.

Ob mich der Ehrgeiz antreibt? Vielleicht in dem Sinne, dass ich ambitioniert bin. Dass ich etwas auch durchziehe, wenn ich es mir vorgenommen habe. Meine stärkste Antriebsfeder ist die Neugierde: Es gibt so viele Themen, die mich interessieren! Mein Fachgebiet ist inzwischen die „Neuromorphe Hardware“. Diese basiert auf spezialisierten Rechner-Architekturen, welche die Struktur neuronaler Netze von Grund auf widerspiegeln: Es sind von der Biologie beziehungsweise vom Gehirn inspirierte Konzepte und Geräte oder Chips, um die Berechnungen und vielleicht eines Tages auch das Training von neuronalen Netzwerken durchzuführen.

Die Grundlagen für unsere Arbeit werden an den Universitäten erforscht. Wir am IIS leisten Pionierarbeit bei der Umsetzung. Unser Beitrag soll sein, dass Deutschland bei der Entwicklung und dem Einsatz von Neuromorpher Hardware in der ersten Liga spielt. Zur Veranschaulichung dient die Aufgabe, die wir für den Innovationswettbewerb des BMBF gelöst haben. Die Frage lautete: »Welcher Chip schafft es, in EKG-Daten Herzrhythmusstörungen und Vorhofflimmern mit mindestens 90 Prozent Genauigkeit zu erkennen und dabei am wenigsten Energie zu verbrauchen?« Unsere Antwort war die »Low-Power Low-Memory Low-Cost EKG-Signalanalyse mit ML-Algorithmen (Lo3-ML)«. Der Chip enthält nicht-flüchtige Speicher, sogenannte RRAMs, samt Ultra-Low-Power-Schaltungen zum Schreiben und Lesen. Dabei werden die Daten aufgezeichnet, während der KI-Algorithmus inaktiv ist. Für die Verarbeitung der Daten wird der Algorithmus sehr schnell aktiviert, um seine Aufgabe ebenfalls in äußerst kurzer Zeit zu erledigen. Auf diese Weise erreicht der Chip eine Energieeinsparung von bis zu 95 Prozent im Vergleich zu Systemen, die dauerhaft aktiv sind.

Okay – wer sich darunter nichts vorstellen kann, dem hilft vielleicht das Bild einer Datenautobahn: Während bei einem herkömmlichen Computer eine breite Trasse die Daten transportiert, schaffen wir ganz viele sehr kleine, sehr verzweigte Straßen, die miteinander in Verbindung stehen. Sehr allgemein gesagt: Wir können auf einem Chip riesige Mengen komplexer Informationen in vielen winzigen »Mini-Rechnern« gemeinsam sehr energieeffizient auswerten.

Wir tauschen uns über die Grenzen von Disziplinen hinweg aus – und lernen voneinander.

Damit das gelingt, arbeiten wir über Fächergrenzen hinweg. Das ist ein Aspekt, den ich vor allem jungen Leuten ans Herz legen möchte. Ich beobachte, dass sich Jugendliche nichts Konkretes vorstellen können, wenn es um wissenschaftliche Tätigkeiten geht. Das war bei mir auch nicht anders: Ich kam vom Land, in meiner Familie gab es keine akademischen Vorbilder. Auch ich wusste eigentlich nicht so recht, was mich an der Universität erwarten würde – geschweige denn im späteren Berufsleben.

Wir arbeiten in der Schnittmenge von Ingenieurswissenschaften, der Mathematik, Informatik, Physik und Neurowissenschaft. Auch mit Nicht-Technikerinnen und -technikern im Fall von Lo3-ML – alle bringen ihre Expertise mit, wir tauschen uns aus, lernen voneinander. Dabei geht’s immer mal auch um nicht-technische Fragen. Wir diskutieren auch gerne über philosophische, politische oder ökonomische Themen. Mich zum Beispiel interessieren allgemein Wirkungs-Mechanismen, zum Beispiel wirtschaftliche und gesellschaftliche. Zum Beispiel, wie Diktaturen es schaffen, ihre Macht zu erhalten.

Oder wir diskutieren die Frage, ob allein Technik bei der Bewältigung der großen Menschheitsaufgaben wie dem Klimawandel hilft. Als Ingenieur bin ich zuversichtlich, dass wir mit technischen Innovationen zum Beispiel dazu beitragen, Ressourcen zu schützen. Das sehe ich allerdings langfristig. Wenn wir und zusätzlich noch die Schwellen- und Entwicklungsländer weiterhin so viel konsumieren – ob Fleisch, Waren oder Reisen – dann kann auch Technik hier nicht viel ausrichten. Vieh wird leiden, auch die Umwelt. Mittelfristig müssen wir in den Industrieländern sicher auch mal etwas Verzicht lernen und gleichzeitig die Entwicklungsländer stärker unterstützen.