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{{lang|en|'''Neuromorphic Engineering'''}} (engl.) ist eine neue interdisziplinäre Richtung biologisch inspirierter Physik, Mathematik, Informatik und Ingenieurwissenschaften zur Entwicklung [[Künstliches neuronales Netz|neuraler Systeme]] und der Verbesserung der [[Künstliche Intelligenz|künstlichen Intelligenz]]. Dies dient der Entwicklung von Anwendungen wie dem maschinellen Sehen, „{{lang|en|head-eye systems}}“, maschinellem Hörverstehen, sowie autonomen Robotern.

== Forschungsschwerpunkte ==
* Das europaweite interdisziplinäre [[Forschungsprojekt FACETS]] hat zum Ziel, neuartige biologie-inspirierte Rechenkonzepte zu entwickeln, die sich von herkömmlichen [[Informationstechnik|IT-Systemen]] basierend auf dem [[Turingmaschine|Turing]]-Modell grundsätzlich unterscheiden. Im Mittelpunkt des Projekts steht die Entwicklung einer neuromorphen, analogen Hardwarearchitektur in [[VLSI]] Technologie zur Simulation makroskopischer Teile der [[Großhirnrinde]]. Das Projekt wird finanziert von der [[Europäische Kommission|Europäischen Kommission]] im Rahmen des 6. [[Forschungsrahmenprogramm]]s.
* [[Kwabena Boahen]], [[Neuroingenieur]] an der [[Stanford University]], will mit Hilfe von [[Neuromorphing]] eine Schaltung mit etwa einer Million künstlicher Neuronen aus Silizium herstellen.
* Das [[Korea Advanced Institute of Technology]] arbeitet seit 1998 mit Kollegen an einer naturgetreuen Nachbildung menschlicher Sinnesorgane samt Signalverarbeitung genannt ''Artificial Brain''. Geleitet wird das Projekt von [[Soo-Young Lee]]. Hierbei sind zwei Kameras beweglich aufgehängt. Die Signale der Kameras werden von Schaltungen weiterverarbeitet, die der menschlichen Netzhaut nachempfunden sind. Zwei Mikrofone sind an verbesserte [[Cochleaimplantat|Cochlear-Chips]] angeschlossen. Dadurch wird ein Teil der Informationsverarbeitung in die Sensoren ausgelagert, wodurch die nachgeschaltete informationsverarbeitende Instanz entlastet wird. Zusätzlich kann die Information [[aufmerksamkeit]]sgesteuert gefiltert werden. Die Entscheidungsfindung welche Information hierbei relevant ist, soll in weiteren Schritten durch eine [[Emotion]]s-[[Funktion (Mathematik)|Funktion]] bestimmt werden.
* Das ''[[Blue Brain]]''-Projekt an der [[Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne|Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne]] simuliert das Zusammenspiel von etwa 106 vollständig realistisch nachgebildeten Neuronen eines Rattenhirns auf einem Hochleistungsrechner. Geleitet wird das Projekt von [[Henry Markram]].
* [[IBM]] Cognitive Computing unterhält das Programm [[SyNAPSE]], bei dem ein Katzengehirn mit etwa 109 nicht-vollständig-realistischen Neuronen simuliert wird. Geleitet wird das Projekt von [[Dharmendra Mohda]].
* Die [[Brain Corporation]] unter der Leitung von [[Eugene M. Izhikevich]] simuliert etwa 1010 Neuronen, was der Größenordnung des [[Gehirn#Menschliches Gehirn|menschlichen Gehirns]] entspricht. Diese Neuronen sind jedoch zufällig verknüpft und erfüllen keine konkrete Funktion.
* Das [[National Institutes of Health|NIH]] unterhält das [[Human Connectome Project]], welches die großräumigen Nervenverbindungen im Gehirn erforscht.
* Die [[University of Waterloo]] arbeitet an dem „funktionalen Gehirnmodell“ [[Spaun (Gehirnmodell)|Spaun]], welches auf dem [[Nengo (Framework)|Nengo]]-Framework beruht und aus 2,5·106 Neuronen besteht und mehrere verschiedene Aufgaben ohne Änderungen erfüllen kann.
* Ein Schwerpunkt ist die Entwicklung „[[Memristor]]en“ – 2020 entwickelten Forscher etwa einen Memristor, der bei elektrischen Spannungen von unter 100 mV funktioniert. Der „Memory Transistor“ aus leitfähigen [[Mikrobielle Nanodrähte|mikrobiellen Nanodrähten]] des ''[[Geobacter sulfurreducens]]'' Bakteriums erlaubt den Betrieb durch [[Aktionspotenzial]]e von natürlichen [[Neuron]]en und kann [[Biosensor]]-Signale lokal verarbeiten. Die Technologie könnte für Gehirn-inspiriertes Computing und/wie [[Brain-Computer-Interface|direkte Kommunikation mit biologischen Gehirnzellen]] eingesetzt werden.<ref>{{cite news |url=https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/brain-computing-memory-artificial-synapse-memristor-a9473671.html |title=Scientists create tiny devices that work like the human brain |language=en |work=The Independent |date=2020-04-20 |access-date=2020-05-17}}</ref><ref>{{cite news |url=https://phys.org/news/2020-04-unveil-electronics-mimic-human-brain.html |title=Researchers unveil electronics that mimic the human brain in efficient learning |language=en |work=phys.org |access-date=2020-05-17}}</ref><ref>{{cite journal |first1=Tianda |last1=Fu |first2=Xiaomeng |last2=Liu |first3=Hongyan |last3=Gao |first4=Joy E. |last4=Ward |first5=Xiaorong |last5=Liu |first6=Bing |last6=Yin |first7=Zhongrui |last7=Wang |first8=Ye |last8=Zhuo |first9=David J. F. |last9=Walker |first10=J. |last10=Joshua Yang |first11=Jianhan |last11=Chen |first12=Derek R. |last12=Lovley |first13=Jun |last13=Yao |title=Bioinspired bio-voltage memristors |journal=Nature Communications |volume=11 |issue=1 |pages=1861 |bibcode=2020NatCo..11.1861F |doi=10.1038/s41467-020-15759-y |pmid=32313096 |pmc=7171104 |date=2020-04-20 |language=en}}</ref>

== Siehe auch ==
* [[Neuromorphe Chips]]
* [[Neuromorphing]]

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Ingenieurwissenschaft]]
[[Kategorie:Bionik]]
[[Kategorie:Neuroinformatik]]
[[Kategorie:Neurobiologie]]

Neuromorphic Engineering - Versionsgeschichte

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