{"id":2974,"date":"2023-06-08T15:30:05","date_gmt":"2023-06-08T13:30:05","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/elektrotechnik\/?p=2974"},"modified":"2023-07-07T13:37:15","modified_gmt":"2023-07-07T11:37:15","slug":"neurowissenschaftliche-simulatoren-der-zukunft-wie-ein-neuer-ansatz-die-forschung-voranbringt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/elektrotechnik\/neurowissenschaftliche-simulatoren-der-zukunft-wie-ein-neuer-ansatz-die-forschung-voranbringt\/","title":{"rendered":"Neurowissenschaftliche Simulatoren der Zukunft: Wie ein neuer Ansatz die Forschung voranbringt"},"content":{"rendered":"<div class=\"twoclick_social_bookmarks_post_2974 social_share_privacy clearfix 1.6.4 locale-de_DE sprite-de_DE\"><\/div><div class=\"twoclick-js\"><script type=\"text\/javascript\">\/* <![CDATA[ *\/\njQuery(document).ready(function($){if($('.twoclick_social_bookmarks_post_2974')){$('.twoclick_social_bookmarks_post_2974').socialSharePrivacy({\"services\":{\"facebook\":{\"status\":\"on\",\"txt_info\":\"2 Klicks f\\u00fcr mehr Datenschutz: Erst wenn Sie hier klicken, wird der Button aktiv und Sie k\\u00f6nnen Ihre Empfehlung an Facebook senden. 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Dieses Framework ist hochflexibel und erm\u00f6glicht es, das Gehirn und seine Informationsverarbeitung besser zu verstehen und zu modellieren.<\/strong><\/span><\/p>\n<p>Das Gehirn ist eines der faszinierendsten und komplexesten Organe, das viele Fragen aufwirft. Wie funktioniert es? Wie entsteht aus der Aktivit\u00e4t von Milliarden von Neuronen unser Bewusstsein und Verhalten? Wie k\u00f6nnen wir von dem Gehirn lernen, um leistungsf\u00e4higere und effizientere Computer zu bauen?<\/p>\n<p>Um diese Fragen zu beantworten, erforschen Neurowissenschaftlerinnen und Neurowissenschaftler die Struktur und Funktion von Mikroschaltkreisen im Gehirn, die aus Gruppen von Neuronen bestehen. Diese Mikroschaltkreise sind f\u00fcr die Verarbeitung von Informationen in verschiedenen Hirnregionen verantwortlich. Durch die Analyse der Zusammenarbeit von Neuronen in diesen Schaltkreisen k\u00f6nnen sie Modelle entwickeln, die erkl\u00e4ren, wie das Gehirn Informationen verarbeitet und wie sich daraus Verhalten ergibt. Um diese Modelle zu testen und zu verbessern, sind Computersimulationen von k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen unerl\u00e4sslich.<\/p>\n<p>Das Framework \u201eneuroAI\u02e3\u201c bietet eine Plattform, um solche Computersimulationen durchzuf\u00fchren. Es ist hochflexibel und erlaubt es, verschiedene Arten von neuronalen Netzen zu erstellen, zu trainieren und zu analysieren. Dabei k\u00f6nnen sowohl biologisch plausible als auch k\u00fcnstliche neuronale Netze ber\u00fccksichtigt werden. Das Framework ist auch skalierbar und kann auf verschiedenen Hardware-Plattformen eingesetzt werden, von herk\u00f6mmlichen CPUs bis hin zu spezialisierten Chips f\u00fcr Brain-Inspired Computing.<\/p>\n<div id=\"attachment_2986\" style=\"width: 1034px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-2986\" class=\"wp-image-2986 size-large\" src=\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/elektrotechnik\/files\/2023\/07\/neuroaix-fig2-1024x709.png\" alt=\"Eine Infografik zum NeuroAIX Framework.\" width=\"1024\" height=\"709\" srcset=\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/elektrotechnik\/files\/2023\/07\/neuroaix-fig2-1024x709.png 1024w, https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/elektrotechnik\/files\/2023\/07\/neuroaix-fig2-300x208.png 300w, https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/elektrotechnik\/files\/2023\/07\/neuroaix-fig2-768x532.png 768w, https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/elektrotechnik\/files\/2023\/07\/neuroaix-fig2-1536x1063.png 1536w, https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/elektrotechnik\/files\/2023\/07\/neuroaix-fig2-2048x1418.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><p id=\"caption-attachment-2986\" class=\"wp-caption-text\">neuroAI\u02e3 FPGA-Cluster ist beim Betrieb biologischer neuronaler Netze zehnmal schneller und zehnmal energieeffizienter als die besten neurowissenschaftlichen Simulatoren von heute. \u00a9Lehrstuhl f\u00fcr Integrierte digitale Systeme und Schaltungsentwurf<\/p><\/div>\n<p>Das Framework besteht aus zwei Komponenten: einem Software-Tool, das neuromorphe Architekturen schnell bewerten kann, und einem Hardware-Cluster, der aus 35 FPGA (Field-Programmable Gate Array) -Karten zusammengesetzt ist. Der Hardware-Cluster hat zwei Funktionen: Er kann als Testplattform verwendet werden, um das Software-Tool zu kalibrieren und die vorgeschlagenen Architekturen auf ihre Effizienz zu testen. Er kann auch als neurowissenschaftlicher Simulator fungieren, der die besten existierenden Plattformen in Bezug auf Geschwindigkeit und Energieeffizienz um das Zehnfache schl\u00e4gt.<\/p>\n<blockquote><p><span style=\"color: #00549f;\"><em>&#8222;Wir sind angenehm \u00fcberrascht von der hohen Beschleunigung und der Energieeffizienz, die unser System erreicht hat, da der Schwerpunkt unserer Arbeit auf der Flexibilit\u00e4t und Reproduzierbarkeit des Simulatorsystems lag&#8220;<\/em>, erkl\u00e4rt Kevin Kauth, Doktorand in der Gruppe von Tobias Gemmeke und einer der Hauptentwickler des Projekts.<\/span><\/p><\/blockquote>\n<p>Eine m\u00f6gliche Zukunftsvision von Gemmeke und seinem Team ist es, einen FPGA-Cluster mit hoher Kapazit\u00e4t zu bauen und eine Webplattform zu entwickeln, die es Neurowissenschaftlerinnen und Neurowissenschaftlern sowie KI-Forschenden aus aller Welt erm\u00f6glicht, den Cluster \u00fcber die Cloud zu nutzen.<\/p>\n<hr \/>\n<p>Unter <a href=\"https:\/\/neuroaix.de\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">neuroaix.de<\/a> findet ihr noch weitere Informationen zu dem spannenden Projekt.<br \/>\nEine detaillierte Beschreibung des neuroAI<sup>x<\/sup>-Frameworks wurde zudem in der Open-Access-Zeitschrift <a class=\"external\" href=\"https:\/\/www.frontiersin.org\/articles\/10.3389\/fncom.2023.1144143\/full\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Frontiers in Computational Neuroscience<\/a>\u00a0ver\u00f6ffentlicht.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine neue Art von Framework namens \u201eneuroAI\u02e3\u201c wurde von der Gruppe von RWTH-Professor Tobias Gemmeke entwickelt. 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