Während der Trainingsprozesse von KI-Systemen wird enorm viel Speicherplatz und Rechenleistung benötigt. Die hohe ökologische Belastung bleibt ein Kritikpunkt. Im Forschungsgebiet des Brain Inspired Computing wird beim Versuch, KI energieeffizienter zu machen, das menschliche Gehirn als Vorbild herangezogen.
An der TU Graz wurde im Zuge des europäischen Leuchtturmprojekts Human Brain Project der neue Lernalgorithmus e-prop entwickelt. Dieser ermöglicht das Trainieren von besonders energieeffizienten, gehirnartigen Netzwerken von Neuronen, die mittels elektrischer Impulse (Spikes) kommunizieren. So sind anstelle eines kontinuierlichen Datenstroms nur jene „Neuronen“ aktiv, die gerade benötigt werden. Außerdem benötigt e-prop – anders als herkömmliche Lernalgorithmen – keinen laufenden Datentransfer zwischen dem Speicher und dem Prozessor, was zusätzlich Energie spart. Es wird derzeit daran gearbeitet, e-prop in neuartige Neurochips zu implementieren, um ihn zum Beispiel in intelligenten Sensoren und lernfähigen mobilen Systemen anwenden zu können.
e-prop – Brain Inspired Computing, from 2019
Animation: TU Graz
Fördergeber*innen: European Union – Human Brain Project (grant agreement number 785907), Austrian Science Fund – SMALL Project (#I4670-N; CHIST-ERA ERA-Net)
Dank an Wolfgang Maass und Robert Legenstein vom Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung/TU Graz
