Chips die even flexibel en efficiënt zijn als hersenen

Onze wereld kent steeds meer supercomputers. Maar vergis je niet: de meest efficiënte – en misschien nog belangrijker: de meest flexibele – vorm van berekening wordt gedaan in de hersenen, of het nu gaat om mensen of dieren. Dus wat kunnen we leren van hoe de hersenen berekeningen uitvoeren? Charlotte Frenkel, recentelijk erkend door NWO als een van de grootste AI-talenten in Nederland en officieel een 'AiNed fellow', heeft de intentie om dit uit te zoeken. Met deze nieuwe beurs kan Frenkel een team oprichten om de mogelijkheden van neuromorfe computerchips te onderzoeken, geïnspireerd door het neocortexgebied in de hersenen.

Op zoek naar een manier om energieconsumptie te verminderen en rekencapaciteiten van computerchips te vermeerderen, kijken onderzoekers steeds vaker naar de hersenen voor inspiratie. De opmerkelijke efficiëntie, aanpassingsvermogen en rekenkracht van hersenen hebben wetenschappers al jarenlang gefascineerd. Nu begint een baanbrekend project genaamd SynergAI, onder leiding van Charlotte Frenkel, dat zich richt op het samenvoegen van neurowetenschap en AI-onderzoek, en het overbruggen van de kloof tussen analoge en digitale berekeningen. Hierdoor kan het veld van computertechnologie en kunstmatige intelligentie mogelijk worden gerevolutioneerd.

Het hart van Frenkel's onderzoek is de ontwikkeling van neuromorfe chips die zich aanpassen aan de eisen die aan hen worden gesteld. In tegenstelling tot conventionele digitale centrale verwerkingseenheden (CPUs) die instructies sequentieel uitvoeren, streven neuromorfe chips ernaar om het vermogen van de hersenen om informatie parallel te verwerken na te bootsen, om efficiënt aan te passen aan nieuwe informatie en om begrijpelijke beslissingen te bieden. Deze manier van werken maakt neuromorfe chips perfect geschikt voor het uitvoeren van energiezuinige en betrouwbare AI-systemen.

Digitale CPUs, die momenteel de standaard zijn in moderne computertechnologie, verwerken gegevens met discrete digitale signalen die worden vertegenwoordigd door nullen en enen – ook wel bits genoemd. In tegenstelling hiermee werken analoge CPUs met continue signalen, wat zorgt voor een gedetailleerdere representatie van gegevens. Door het beste van beide werelden te benutten, streeft Frenkel ernaar om het ‘ideale punt’ te vinden tussen analoge en digitale berekeningen, waarbij ze gebruikmaakt van de kracht van neurale algoritmes en tegelijkertijd de robuustheid van digitale systemen behoudt.

Om dit ideale punt te bereiken, laat ze zich inspireren door een van de meest opvallende kenmerken van het neocortexgebied van de hersenen: het is georganiseerd in zogenaamde ‘minikolommen’. Deze verzamelingen van ongeveer 100 neuronen zijn fundamenteel voor veel processen, zoals patroonherkenning, en vormen een essentieel element van het vermogen van de hersenen om te plannen, redeneren en abstracte concepten te vormen. Het ontsluiten van deze rekenprimitieven in op silicium gebaseerde chips zou machines in staat stellen taken uit te voeren met een ongeëvenaarde efficiëntie en aanpassingsvermogen.

Frenkel's ambitieuze visie gaat verder dan theoretisch onderzoek. Ze heeft als doel om tegen het einde van het project twee neuromorfe, silicium prototypes te ontwikkelen: één die volledig digitaal is (maar sterk geïnspireerd door de neocortex en zijn minikolommen) en één die analoge en digitale rekenelementen combineert.

"Ik wil bijdragen aan een toekomst waarin computers kleiner en adaptiever zijn. Dit betekent dat ze veel minder impact hebben op onze samenleving, zowel qua gebruik van middelen als qua kapitaal dat nodig is voor updates en vervanging", visieert Frenkel. Haar onderzoek vertegenwoordigt een belangrijke mijlpaal op weg naar die toekomst.

De implicaties van Frenkel's werk zijn verstrekkend. Door neuromorfe chips te creëren die het aanpassingsvermogen en leervermogen van de hersenen nabootsen, zouden computersystemen efficiënter kunnen werken, minder middelen nodig hebben en de druk op ons milieu verminderen. Bovendien zou de integratie van deze chips in bijvoorbeeld slimme protheses kunnen leiden tot verbeterde en gemakkelijkere interactie met patiënten, waardoor de kwaliteit van leven voor mensen met ledematenverlies of beperkingen wordt verbeterd. Daarnaast zouden autonome drones uitgerust met de geavanceerde rekenkracht van neuromorfe chips de zoek- en reddingsoperaties kunnen revolutioneren met kleine drones, waardoor de reactie op noodsituaties wordt verbeterd. Frenkel streeft ernaar beide implementaties te bestuderen als testcase.

Terwijl Frenkel en haar team zich storten op dit baanbrekende onderzoek, streven ze ernaar om de duurzaamheid van computertechnologie te revolutioneren. En door de geheimen van de hersenen te ontsluiten en ze over te brengen naar neuromorfe chips, banen ze de weg voor een toekomst waarin kleine en efficiënte computers beter aansluiten bij ons menselijk leven door zich aan ons aan te passen.

De AiNed Fellowship Beurzen vormen een programmaonderdeel van het Nationaal Groeifonds programma AiNed. Het doel van het AiNed Fellowship Beurzen programma is om AI-talent aan te trekken bij Nederlandse academische onderzoeksinstellingen met het oog op de internationale competitie voor AI-talent.