IEDM 2015
Neuromorphes System für SNNs
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
Lernfähigkeit bereits mithifle der Bilderkennung bewiesen
IBM hat den neuromorphen Core bereits mithilfe eines 90-nm-Prozesses gefertigt. Außerdem wurde die Lernfähigkeit des Systems bereits mithilfe von Bilderkennung erfolgreich getestet. Kim abschließend: »Wir konnten erfolgreich einen neuromorpher Core mit 64K-Zellen-PCM-Array und 256 lernenden Neuronen demonstrieren. Die parallele Programmierbarkeit der energiesparenden PCM-Zellen zusammen mit dem 2T-1R-Design macht es möglich, dass jede synaptische PCM-Zelle asynchron und unabhängig von den anderen synaptischen PCM-Zellen im selben Array in seinem eigenen Betriebsmodus läuft, sprich LIF-, STDP-Lern- und Idle-Modus. Dank des asynchronen Betriebs der Cores können mehrere Cores einfach ein großes neuromorphes System bilden, sobald die dazugehörigen Axonen-Treiber mit den Neuronen verdrahtet sind.« Allerdings ist die Verdrahtung mehrerer Cores nicht trivial, so dass laut Kim hier noch einiger Forschungsaufwand notwendig ist. Er ist aber der Überzeugung, dass die jetzige Demonstration der Hardware zeigt, dass die Array-Größe (Anzahl der Neuronen, Axonen-Treiber und synaptischen Speichern) auch vergrößert werden kann, um etwas näher an die biologische Wirklichkeit, wo jedes Neuron mit tausenden von Synapsen verbunden ist, heranzukommen.
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