Vom Gehirn inspirierte KI: Neuromorphic Computing mit Laura Kriener und Julian Göltz | DEEP MINDS #7

Künstliche Intelligenz treibt Computer, wie wir sie heute kennen,
an ihre Grenzen. Braucht es neue Computer, die vom Gehirn
inspiriert sind? Mit Laura und Julian sprechen wir darüber, wie das
„Neuromorphic“ in Neuromorphic Computing kommt, wie ist das Feld
entstanden ist, welche Ziele es verfolgt und wie es KI voranbringen
kann. :// Über DEEP MINDS - KI-Podcast DEEP MINDS ist ein
Video-Podcast mit Menschen, die sich mit Künstlicher Intelligenz
und Wissenschaft befassen. Mehr: https://mixed.de/deep-minds/ ://
Kapitel 00:00:00 Vorstellung des Themas und unserer Gäste 00:03:05
Was ist Neuromorphic Computing? 00:09:20 Kurze Botschaft unseres
Sponsors BWI 00:10:00 Was haben neuronale Netze und Neuromorphic
Computing gemein? 00:16:02 Emulation vs. Architektur beim
Neuromorphic Computing 00:18:00 Analoge vs. digitale
Rechenverfahren 00:21:15 Differenzierung zum Quantencomputing
00:25:36 Die Geschichte des Neuromorphic Computing 00:32:16 Wie hat
Deep Learning das Neuromorphic Computing verändert? 00:35:55 Was
bedeutet Neuromorphic Computing für die KI-Entwicklung? 00:39:50
Wie läuft Deep Learning auf neuromorpher Hardware? 00:44:15 Sparse
und spiking bei neuronalen Netzen - was ist der Unterschied?
00:52:00 Der Vorteil von spikenden neuronalen Netzen 00:59:24 Was
ist die größte Herausforderung beim Neuromorphic Computing derzeit?
01:05:07 Kann ich als KI-Entwicklern schon voll auf Neuromorphic
Computing setzen? 01:07:25 Haben wir in fünf Jahren einen
neuromorphen Chip im iPhone? 01:08:00 Würde der Wechsel auf
Neuromorphic Computing neue Fertigungsverfahren benötigen? 01:11:33
Was könnte ein neuromorpher Chip im iPhone besser leisten? 01:18:28
Warum können neuromorphe Systeme robuster sein als herkömmliche?
01:25:47 Reagenzglas vs. Chipfabrik: Könnten Bio-Computer auch
gezüchtet werden? 01:31:02 Ist die Biologie überhaupt ein gutes
Vorbild fürs Computing? 01:39:16 Max' Philo-Solo: Wo ist die Grenze
zwischen Emulation und Reproduktion? 01:45:20 Wo kann man mehr über
Neuromorphic Computing lernen? 01:47:52 Wie kann man ins
Neuromorphic Computing einsteigen? :// Über Laura Kriener und
Julian Göltz Laura Kriener erwarb ihren M.Sc. in Physik an der
Universität Heidelberg. Ihre Masterarbeit in der Electronic Visions
Group am Kirchhoff-Institut befasste sich mit der Anwendung von
Schaltungssimulationen im Entwicklungsprozess von neuromorpher
Hardware. Derzeit arbeitet sie zusammen mit Mihai A. Petrovici an
ihrer Doktorarbeit in der Neuro-Inspired Theory, Modeling and
Applications Gruppe an der Universität Bern. Ihre Forschung
konzentriert sich auf Lernalgorithmen, die von den
Neurowissenschaften und dem maschinellen Lernen inspiriert sind,
und deren Einsatz auf neuromorphen Plattformen. Julian Göltz erwarb
einen MASt in angewandter Mathematik an der University of Cambridge
und einen MSc in Physik von der Universität Heidelberg. In seiner
Masterarbeit am Kirchhoff-Institut für Physik hat er einen
Deep-Learning-Algorithmus für spikende Neuronen abgeleitet und
realisierte ihn auf einer neuromorphen Plattform. Jetzt ist er
Mitglied der Neuro-Inspired Theory, Modeling and Applications
Gruppe an der Universität Bern. Dort arbeitet er mit Mihai A.
Petrovici an allgemeinen Theorien der neuronalen Dynamik und
synaptischen Plastizität an der Schnittstelle von maschinellem
Lernen und Neurowissenschaften. :// Danke an unseren Sponsor: BWI,
das IT-Systemhaus der Bundeswehr Der Deep Minds Podcast wird
unterstützt von der BWI, dem IT-Systemhaus der Bundeswehr. Als ihr
zuverlässiger Partner unterstützt sie mit Innovationen und ihrer
IT-Expertise die Digitalisierung der Streitkräfte und treibt diese
voran. Aktuelles aus der Arbeit der BWI: www.bwi.de/news-blog KI
bei der BWI für die Bundeswehr:
https://www.bwi.de/news-blog/blog/artikel/kuenstliche-intelligenz-bwi-entwickelt-loesungen-fuer-die-bundeswehr
Die BWI sucht engagierte IT-Profis: www.bwi.de/karriere