Um zu verhindern, dass intelligente Haushaltsgeräte gehackt werden, entwickeln Forscher ultraschnelle, energieeffiziente gehirnähnliche Chips, die Bedrohungen in Echtzeit direkt auf unseren Geräten erkennen können.

Von intelligenten Kühlschränken und Fernsehern bis hin zu mit dem Internet verbundenen Zahnbürsten – immer mehr Haushaltsgeräte sind Teil des Internets der Dinge. Das macht es einfacher, Nutzungsdaten zu analysieren oder Updates aus der Ferne zu installieren. Aber es stellt auch ein Sicherheitsrisiko dar.

Diese intelligenten Geräte werden häufig von Hackern ins Visier genommen, um so genannte Botnets zu erstellen – Netzwerke aus kompromittierten Geräten, die für groß angelegte Cyberangriffe genutzt werden können.

Rechnen am Rande der Gesellschaft

Um dieses Problem zu lösen, können wir zum Beispiel alle Daten, die ein Gerät durchläuft, sammeln und an ein Rechenzentrum senden, wo KI-Algorithmen eingesetzt werden, um verdächtige Aktivitäten in Millionen von verbundenen Geräten zu erkennen. Aber das braucht Zeit und erfordert die Übertragung enormer Datenmengen.

Deshalb wollen die Wissenschaftler diese Berechnungen lokal durchführen können – auf dem Kühlschrank oder der Zahnbürste selbst.

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Die Schaltkreise ahmen das Verhalten des Gehirns nach.

Aber dieses Konzept des Edge Computing, bei dem die Berechnungen lokal, am Rande des Netzwerks, stattfinden, hat auch seine Herausforderungen. Eine Reihe komplexer Berechnungen muss schnell auf kleinen Chips durchgeführt werden, die nicht viel Strom verbrauchen.

„Wenn man solche Datenmengen generiert, ist die Verarbeitung im laufenden Betrieb sehr anspruchsvoll“, sagt Dr. Matěj Hejda, ein Forscher, der sich auf fortschrittliches Computing und Photonik spezialisiert hat. Hejda ist Teil einer von der EU finanzierten Initiative mit dem Namen NEUROPULS, die dieses Problem frontal angehen will.

Hejda und andere Forscher des NEUROPULS-Teams entwickeln einen kleinen Chip oder Prozessor, der sehr schnelle KI-Berechnungen durchführen kann und dabei kaum Energie verbraucht.

„Wenn ein Cyberangriff stattfindet, können Sie sich keine Verzögerungen leisten. Wir verlassen uns auf KI, um schnelle Entscheidungen auf der Grundlage sehr großer Datenmengen zu treffen. Darauf ist unser Chip ausgelegt“, sagte er.

Gehirnleistung

Ihre Innovation ist vom menschlichen Gehirn inspiriert, das komplexe Aufgaben mit weitaus weniger Energie als die heutigen konventionellen Computer erledigen kann. Das Team hofft, auf der Grundlage der wichtigsten Merkmale der neuronalen Verarbeitung intelligente, stromsparende Computer für eine Reihe von realen Anwendungen entwickeln zu können.

„Die Schaltkreise ahmen das Verhalten des Gehirns nach“, sagte Dr. Fabio Pavanello, ein leitender Forscher des französischen Nationalen Zentrums für Wissenschaftliche Forschung am Zentrum für Radiofrequenzen, Optik und Mikro-Nanoelektronik in den Alpen. Pavanello ist für die Koordinierung der NEUROPULS-Forschung verantwortlich.

Diese neue Mischung aus Neurowissenschaft und Hightech wird als neuromorphes Computing bezeichnet und gewinnt schnell an Bedeutung.

„Es gibt viele Möglichkeiten, dies zu tun. Wir haben uns für die Photonik entschieden, d.h. wir verwenden Lichtstrahlen anstelle von elektrischen Signalen, um die Berechnungen durchzuführen“, sagte Pavanello.

Verschmelzung von Speicher und Verarbeitung

Ein Teil der Forschung wird in den Labors von Hewlett Packard Enterprise in Belgien durchgeführt, wo Hejda arbeitet. Die Forscher dort arbeiten daran, einen der Engpässe bei modernen KI-Computern zu beseitigen: den Speicher.

„Wir haben eine Möglichkeit, diese Barriere zu umgehen“, sagte Pavanello. Bei herkömmlichen Computern ist der Speicher von der zentralen Verarbeitungseinheit getrennt, in der die Berechnungen stattfinden. Der Prozessor führt die Berechnungen durch, während die Daten, die für die Berechnungen verwendet werden, in der Speichereinheit gespeichert werden.

Diese Daten müssen ständig vom Speicher zum Prozessor und zurück geschoben werden, in der Regel über eine elektrische Schaltung. Das schafft einen Engpass für die KI, denn die Verbindung zwischen dem Prozessor und dem Speicher kann solch massive Datenströme nicht verarbeiten.

Dieser Engpass führt zu langsameren Berechnungen und höherem Energieverbrauch. Aber die Forscher haben vielleicht eine Lösung gefunden.

„Wir versuchen, das Gedächtnis und die Berechnungen am selben Ort zu platzieren“, sagt Hejda. „So läuft das übrigens auch in unserem Gehirn ab. In der Natur scheinen Gedächtnis und Denken an einem Ort zu sein.“

Lichtwellen

Eine weitere Innovation, die der NEUROPULS-Chip vorschlägt, ist das photonische Rechnen mit extrem niedrigem Stromverbrauch. Anstatt Berechnungen mit elektrischen Signalen durchzuführen, werden spezielle Chips verwendet, bei denen Licht durch mikroskopisch kleine Bahnen, sogenannte Wellenleiter, geleitet wird.

Die Verwendung von Licht bietet mehrere Vorteile, wie z.B. minimale Signalverluste, extrem niedrige Latenzen oder Verzögerungen zwischen dem Senden und Empfangen von Daten und hohe Datenraten.

„Es ist auch einfacher, viele parallele Berechnungen damit durchzuführen, indem man verschiedene Farben des Lichts verwendet“, sagte Pavanello.

„Mit diesen Systemen können Sie mehr Sensoren einsetzen und mehr Daten sammeln. Das bedeutet, dass wir besser informierte Entscheidungen mit geringeren Energiekosten treffen können.“

Ein weiterer Vorteil des Einsatzes der Photonentechnologie ist die Möglichkeit, sicherere Abschirmungen für solche Chips zu bauen, um ihren Betrieb und die von ihnen verarbeiteten Daten besser zu schützen. „Dies ist eine wichtige Voraussetzung für ihre sichere Verwendung in Systemen und Netzwerken“, fügte Pavanello hinzu.

Schub für selbstfahrende Autos

Das NEUROPULS-Forschungsteam plant, den neuen Chip in praktischen Anwendungen wie der Erkennung von Eindringlingen in Computernetzwerke zu testen. Aber sie wollen ihn auch in anderen realen Situationen einsetzen.

Es könnte zum Beispiel verwendet werden, um die Reaktionszeiten von selbstfahrenden Autos zu beschleunigen.

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Wenn ein Cyberangriff stattfindet, können Sie sich keine Verzögerungen leisten.

Wenn ein Fahrzeug im Verkehr plötzlich bremsen oder ausweichen muss, kann es nicht darauf warten, dass ein entferntes Rechenzentrum Informationen verarbeitet und reagiert – alles muss sofort und zuverlässig geschehen.

Die in NEUROPULS verwendeten photonischen Architekturen bieten eine hohe Bandbreite und eine geringe Latenzzeit, so dass die Software der Autos Entscheidungen in Echtzeit treffen kann und die Verkehrssicherheit verbessert wird.

Die Chips können auch in Verkehrskameras und -sensoren eingesetzt werden, um die Mobilität in der Stadt zu optimieren, oder in tragbaren Gesundheitsgeräten, die die Lebenszeichen überwachen und bei Problemen in Echtzeit Alarm schlagen.

Schnelle Fortschritte voraus

Zu den Partnern des Projekts gehören die französische Kommission für alternative Energien und Atomenergie, das Barcelona Supercomputing Center und führende Universitäten aus Italien, Belgien, Portugal, Deutschland und Griechenland.

Die Forscher wollen ihr neues Chipdesign bis 2027 fertigstellen und testen. Dennoch könnte es noch einige Zeit dauern, bis die Gehirnchips ihren Weg in unsere Geräte finden, da sie für größere Anwendungen vorbereitet werden müssen.

„Es wird noch einige Jahre dauern, bis dies tatsächlich weit verbreitet ist, obwohl unser Ansatz dank der Verwendung der gleichen Technologie, die für Mikrochips verwendet wird, hoch skalierbar ist“, sagte Pavanello.

Dennoch sind neuromorphe und photonische Chips bereits der letzte Schrei in der Technik. Große KI-Chiphersteller wie Nvidia investieren in integrierte photonische Technologie. Für Hejda ist dies ein Zeichen dafür, dass die Technologie an der Schwelle zu einer breiteren Akzeptanz steht.

„Es zeichnet sich ab, dass die größten Marktteilnehmer die Photonik als eine Technologie ansehen, mit der sie sich beschäftigen müssen“, sagte er. „Das ist ein gutes Zeichen und könnte den Weg zu realen Anwendungen beschleunigen.“

Die Forschung in diesem Artikel wurde durch das Horizon-Programm der EU finanziert. Die Ansichten der Interviewpartner spiegeln nicht unbedingt die der Europäischen Kommission wider. Wenn Ihnen dieser Artikel gefallen hat, teilen Sie ihn bitte in den sozialen Medien.