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GESUNDHEITSPOLIK VON JOURNALMED.DE
21. April 2017

Maschinelles Lernen durch künstliche Synapsen verbessert

Ein Forschungsteam hat sich von den Gehirnfunktionen inspirieren lassen, um neue intelligente Funktionalitäten zu entwickeln. Durch das Netzwerk von Synapsen zwischen Nervenzellen, auf denen die Aktivität des Gehirns basiert, besteht die Möglichkeit, einen Ablauf für das maschinelle Lernen zu entwickeln, das weniger energieaufwendig ist als die meisten aktuell verwendeten Algorithmen.
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Fachinformation
 
Ein von Vincent Garcia geleitetes Forschungsteam mit Forschern des französischen Zentrums für wissenschaftliche Forschung (CNRS), des Unternehmens Thales und der Universitäten von Bordeaux, Paris-Sud und Évry hat sich von den Gehirnfunktionen inspirieren lassen, um neue intelligente Funktionalitäten zu entwickeln. Durch das Netzwerk von Synapsen zwischen Nervenzellen, auf denen die Aktivität des Gehirns basiert, besteht die Möglichkeit, einen Ablauf für das maschinelle Lernen zu entwickeln, das weniger energieaufwendig ist als die meisten aktuell verwendeten Algorithmen. Eine Synapse verbindet zwei Nervenzellen; je stärker diese Verbindung durch die elektrische Stimulation der Synapse wird, desto besser geht das Lernen vonstatten.

Dieses Team hat nun eine künstliche Synapse entwickelt, die in der Lage ist, autonom zu lernen. Es handelt sich dabei um ein Nanobauelement mit einer Beschichtung aus ferroelektrischem Material (1) zwischen zwei Elektroden. Durch elektrische Impulse, die denen in den Nervenzellen ähnlich sind, kann der Widerstand der künstlichen Synapse angepasst sein: Ein schwacher Widerstand entspricht einer starken synaptischen Verbindung und ein starker Widerstand einer schwachen Verbindung. Diese Fähigkeit der Synapse sich dem Widerstand anzupassen, ermöglicht das Lernen.

Diese Entdeckung ebnet den Weg für die Entwicklung eines Netzwerks von künstlichen Synapsen und von darauf basierenden intelligenten, zeit- und energiesparenden Systemen.

(1) Ein ferroelektrisches Material kann bei Anlegen eines äußeren elektrischen Feldes spontan seine Polarisation ändern.
 
Wissenschaftliche Abteilung, Französische Botschaft in der Bundesrepublik Deutschland
Literaturhinweise:
Sören Boyn, Julie Grollier, Gwendal Lecerf et al.
"Learning through ferroelectric domain dynamics in solid-state synapses“,
Nature communications, 3. April 2017. DOI : 10.1038/NCOMMS14736
http://www.nature.com/articles/ncomms14736



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