Künstliche Intelligenz Intel Loihi: KI-Chip für die Forschung

Codename Loihi – Intel neuer KI-Chip für die Forschung.
Codename Loihi – Intel neuer KI-Chip für die Forschung.

Unter dem Codenamen »Loihi« hat Intel einen KI-Chip vorgestellt, der die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Bekommen wird ihn aber zunächst aber nur eine spezielle Zielgruppe.

Seit sechs Jahren arbeitet Intel nach eigenen Angaben bereits an Chips, die klassische Rechenarchitekturen bei Anwendungen der künstlichen Intelligenz beschleunigen. Der Ansatz dabei: das Wissen um Halbleiter-Architekturen und -Fertigung, Physik und Biologie kombinieren, um einen Chip zu konstruieren, dessen Funktionsweise dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Nun sind erste Ergebnisse greifbar: Unter dem Codenamen »Loihi« hat Intel einen Chip entwickelt, der aus verschiedenen Arten von Feedback aus seiner Umgebung lernt. Der Chip soll extrem energieeffizient sein und kein herkömmliches Training benötigen. Stattdessen – so beschreibt es Intel – ist das System fähig, selbst zu lernen und wird mit der Zeit von selbst immer besser.

Modelle für Maschinelles Lernen wie das Deep Learning haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt, weil z.B. durch umfassende Sensorik sehr große Datenbestände vorliegen, mit denen neuronalen Netze trainiert werden können um Objekte oder Ereignisse zu erkennen. Allerdings müssen die Systeme auf bestimmte Elemente, Situationen oder Umstände trainiert werden, um dann ganz spezielle Aufgaben auszuführen. Der Nachteil: Die heutigen Systeme sind unflexibel und können nicht gut verallgemeinern.

Selbstlernende Chips könnten das besser. Ein Beispiel: Ein System registriert den Herzschlag einer Person unter variablen Bedingungen. Je nach Zeit, ob nach dem Essen, während einer sportlichen Betätigigung oder beim Schlafen, verändert sich das Signal. Das neuromorphe System lernt aus diesen Daten, was ein »normaler« Herzschlag ist um dann Alarm zu schlagen, wenn Signale eintreffen, auf die dieses Muster nicht zutrifft. Ein solches System könnte auf jeden Menschen trainiert werden. Auch auf andere Anwendungsbereiche wäre das System trainierbar, etwa ein Cybersecurity-System, das Abweichungen von den üblichen Mustern von Datenströmen und -bewegungen in einem Unternehmen erkennt und an den Administrator melden kann.

Dr. Michael Mayberry, Managing Director der Intel Labs, glaubt, dass Künstliche Intelligenz noch immer in den Kinderschuhen steckt und sich noch viele Architekturen und Methoden entwickeln werden, die KI weiter voranbringen, so wie der jetzt angekündigte Loihi-Chip.

Neuronales Networking in Hardware

Diesen Chip nennt Intel denn auch einen »Test Chip«. Intel bezeichnet seine Architektur als »пeuromorphes Many-Core-Mesh«, das verschiedene Arten von neuronalen Netzen abbilden kann (sparse, hierarchisch, recurrent). In diesem Mesh kann jedes Neuron mit tausenden anderen Neuronen kommunizieren. Insgesamt gibt es 130.000 Neuronen und 130 Millionen Synapsen. Gefertigt wird Loihi im 14-nm-Prozess. Die Intel-Ingenieure arbeiten bereits seit drei Jahren an dem Chip. Er stammt nicht aus einem der Zukäufe von Intel wie Movidius oder Nervana sondern wurde in den Intel Labs entwickelt. Die Learning Engine kann programmiert werden, um während des Betriebs unterschiedliche Lernparadigmen umzusetzen: beaufsichtigt, unbeaufsichtigt, Reinforcement u.a.

Konventionelle Prozessoren ahmen neuronale Netze durch die Verknüpfung sehr großer Matrizen nach. Während des Lernvorgangs müssen die Trainingsdatensätze die umfangreichen und aufwändigen Matrix-Operationen immer wieder durchlaufen – ein Vorgang, der selbst auf den neuesten Xeon-Prozessoren noch Tage bis Wochen dauern kann. Das trainierte neuronale Netz kann dann z.B. auf ein FPGA übertragen werden und dort sehr schnell ablaufen wie es z.B. bei der Bilderkennung beim autonomen Fahren erforderlich ist.

Mit dem Loihi-Chip bietet Intel nun die Möglichkeit an, Lernvorgang und Anwendung auf einem Chip zu kombinieren. Dadurch soll der Chip neue Konstellationen in Echtzeit lernen können, anstatt ein Update von Trainingsdaten über die Cloud oder während eines Wartungszyklus zu empfangen. Die Forscher haben demonstriert, dass Lernvorgänge mit dem neuen Chip eine Million mal schneller ablaufen könnten und um den Faktor 1000 energieeffizienter sind als mit einem General-Purpose-System.

Für einen breiten Anwenderkreis ist der Loihi-Chip allerdings nicht bestimmt: Er soll im ersten Quartal 2018 ausgeliefert werden – aber nur an Universitäten und Forschungseinrichtungen. Das könnte daran liegen, dass es für Loihi noch keine Software-Unterstützung gibt, die für Endanwender bzw. KI-ferne Entwickler taugt. Mit dem Chip wird allerdings ein Software Development Kit erscheinen. Damit können dann verschiedene Algorithmen getestet werden wie Pfadplanung, Bedingungserfüllung, sparse coding, Wörterbuch-basiertes Lernen, dynamische Mustererkennung und Adaption.