Das menschliche Gehirn verbraucht nur etwa so viel Energie wie drei LED-Birnen und bringt doch außergewöhnliche Fähigkeiten mit sich. Es kann komplexe Aufgaben wie Musikkomposition, Quantentheorie und philosophische Überlegungen bewältigen. Dies steht im Kontrast zu heutigen KI-Anwendungen, wie beispielsweise ChatGPT, die trotz ihrer Datenverarbeitung erhebliche Energiemengen benötigen. Diese Unterschiede im Energieverbrauch sind ein zentrales Thema in der Forschung zu künstlichen neuronalen Netzen, insbesondere im Bereich der spikenden neuronalen Netze (SNN). Ein wichtiger Fokus liegt darauf, Systeme zu entwickeln, die die Effizienz biologischer Neuronen nachahmen und gleichzeitig die Herausforderungen des Trainings bewältigen, wie Uni Bonn berichtet.

Spikende neuronale Netze nutzen die natürliche Art der Informationsübertragung im Gehirn, nämlich diskrete Impulse oder „Spikes“. Dies geschieht durch die Übertragung von Informationen nur dann, wenn das Membranpotential eines Neurons einen bestimmten Schwellenwert erreicht. Die Herausforderungen im Training dieser Netzwerke werden dabei deutlich: Im Gegensatz zu traditionellen neuronalen Netzwerken, bei denen die Ausgaben graduell variieren, arbeiten SNNs auf einer eher binären Basis. Das herkömmliche Lernverfahren, das auf der Gradientenabstiegs-Methode basiert, ist für SNNs problematisch. Eine aktuelle Studie zeigt jedoch Fortschritte, da es möglich ist, Spikes in zeitlich versetzten Mustern zu erzeugen, was der Methode zur Strukturierung nicht-spikender Netzwerke ähnelt.

Forschung und Anwendung von Spikenden Neuronalen Netzen

Spiking Neural Networks haben das Potenzial, die Effizienz bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben zu erhöhen. Diese Systeme integrieren das Konzept der Zeit in ihren Betrieb und sind theoretisch leistungsfähiger als herkömmliche künstliche neuronale Netzwerke. Allerdings gibt es noch Herausforderungen im Bereich der Schulung und Hardware-Anforderungen. Die Forscher der Universität Bonn demonstrierten die Wirksamkeit ihres Verfahrens am Beispiel handgeschriebener Ziffern, was zeigt, dass die Technologie bereits in praktischen Anwendungen eingesetzt werden kann. Zukünftige Entwicklungen könnten die Anwendbarkeit der SNNs auf komplexere Aufgaben wie das Verständnis gesprochener Sprache erweitern, wie Wikipedia erläutert.

Ein weiteres relevantes Forschungsfeld im Bereich der neuronalen Netze ist die Energievoraussage. Deutschland plant im Jahr 2030 einen Anstieg des Stromverbrauchs um voraussichtlich 10 % im Vergleich zu vorherigen Schätzungen. Daher ist eine präzise Prognose des Energiebedarfs essenziell, um eine stabile Energieversorgung zu gewährleisten. Im Rahmen des Projekts AGENS werden mathematische Modelle und neuronale Netze entwickelt, die diese Prognosen unterstützen. Diese Modelle sind entscheidend, um die Einspeisung aus saisonal variierenden erneuerbaren Energiequellen besser abzubilden, und helfen Energieunternehmen dabei, eine präzise Vorhersage für den kommenden Tag abzugeben, wie Fraunhofer ITWM beschreibt.

Insgesamt zeigt sich, dass die Forschung zu spikenden neuronalen Netzen sowohl für die KI-Entwicklung als auch für innovative Energieprognosemodelle von großer Bedeutung ist. Die Synergie zwischen biologischer Effizienz und modernen Berechnungsmethoden könnte entscheidende Fortschritte in beiden Bereichen ermöglichen.