„Wir bauen einen vom menschlichen Gehirn inspirierten Computer für den Fortschritt der Menschheit.“

GENIUS MEMRISTIVE COMPUTING SYSTEMS

Selbst Einzeller wie Amöben können Informationen bereits effizienter verarbeiten als der beste je von Menschenhand gebaute Supercomputer. Auf einem gänzlich anderen Level jedoch spielt das menschliche Gehirn, welcher der leistungsstärkste Computer ist, den die Natur je hervorgebracht hat. Deshalb wird es gerne als Vorlage genommen, z.B. für „Künstliche Intelligenz“ (KI), welche versucht Mechanismen des Gehirns abstrakt in Software nachzubilden.  Während damit durchaus eindrucksvolle Aufgaben gelöst werden können, verbleiben fundamentale Unterschiede in den Funktionsweisen des Gehirns und KI. Das menschliche Gehirn arbeitet beispielsweise massiv parallel und hat keine Trennung zwischen Informationsspeicher und -verarbeitung, wie es bei gängigen Computerarchitekturen heute der Fall ist. Auch die Energieeffizienz, Fehlertoleranz und Selbstorganisation zeigen, dass neue Hardwarearchitekturen vonnöten sind, um die Leistungsfähigkeit und den geringen Energieverbrauch des menschlichen Gehirns nachzubilden.

Hierzu eignen sich integrierte elektrische Schaltungen. Da diese auf Silizium und somit auf anderen Elementen als das menschliche Gehirn basieren, können sie nicht exakt gleich funktionieren, sondern müssen dieselben fundamentalen Funktionsweisen auf andere Arten umsetzen. Basierend auf zwei Dissertationen im Gründerteam haben wir ein Konzept entwickelt, wonach wir spezialisierte elektrische Schaltungen entwerfen, die grundlegenden Prinzipien des menschlichen Gehirns nachbilden und konkrete Anwendungsfälle höchsteffizient lösen. Dies bezeichnen wir als „kognitive ASICs“ (cognitive application-specific integrated circuits), welche einen neuen Meilenstein im Bezug auf Rechenleistung und Energieeffizienz darstellen. Da unsere kognitiven ASICs auf eine spezifische Anwendung zugeschnitten sind, können sie bereits mit einer geringen Anzahl an Neuronen und Synapsen praxisrelevante Problemstellung angehen, die bisher unlösbar sind.