Der „SpiNNaker“-Kern – eine neuartige Computer-Architektur, die sich an der Arbeit des menschlichen Gehirns orientiert – erlaubt einer Million Prozessoren die Durchführung von satten 200 Millionen Aktionen pro Sekunde. Gefördert vom Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) und gestützt durch das Human Brain Project ist das der größte neuromorphe Supercomputer der Welt.
Errungenschaft für Neurologie und Robotik
Mehr als 17 Millionen Euro sollen laut einem Bericht der University of Manchester in den vergangegnen Jahren in die Konzeption und Umsetzung von SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture) geflossen sein. Das hochkomplexe System soll Prozesse des menschlichen Gehirns simulieren und wurde entsprechend neuromorph ausgerichtet.
Der Begriff „neuromorph“ beschreibt grundsätzlich VLSI-Systeme (Very-Large-Scale-Integration-Systeme), die über Schaltkreise ähnlich den neurologischen Strukturen des Gehirns verfügen. Mit rund einer Million Prozessoren ist SpiNNaker der größte seiner Art und könnte die Forschung – für Neurologen ebenso wie Robotiker – enorm vorantreiben.
SpiNNaker als „neuronaler Echtzeit-Simulator“
„SpiNaker überdenkt völlig die Funktionsweise herkömmlicher Computer. Wir haben im Wesentlichen eine Maschine entwickelt, die eher wie ein Gehirn arbeitet als ein herkömmlicher Computer, was äußerst spannend ist.“ erklärt Steve Furber, ICL-Professor für Computertechnik an der Fakultät für Informatik.
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Ähnlich wie das menschliche Gehirn sendet auch der SpiNNaker-Supercomputer gezielt Milliarden verschiedener Informationen an Tausende Ziele zugleich. Künftig soll er auf diese Weise eine Millarde biologische Neuronen in Echtzeit simulieren können. Wenngleich auch diese Ausmaße dem menschlichen Gehirn gerade mal zu einem Prozent gerecht würden, wäre dies ein großer Fortschritt für die Forschung selbst.
Furber ergänzt: „Neurowissenschaftler können jetzt mit SpiNNaker helfen, einige der Geheimnisse der Funktionsweise des menschlichen Gehirns durch Simulationen von beispiellos großem Umfang zu entschlüsseln. Es funktioniert auch als neuronaler Echtzeit-Simulator, der es Robotikern ermöglicht, neuronale Netzwerke in großem Maßstab in mobile Roboter zu integrieren, sodass sie flexibel und mit geringer Leistung gehen, sprechen und sich bewegen können. “