Kan een autonoom rijdende auto snel genoeg reageren op onverwachte en misschien levensbedreigende situaties? Geeft datacommunicatie en -processing ‘in the cloud’ daarvoor niet teveel vertraging? Lokale, ‘edge computing’, kan dan nodig zijn. Maar dan wel zonder de noodzaak om een groot en energievretend systeem in de auto te bouwen. Het nieuwe Europese project HYBRAIN, gecoördineerd door prof. Wilfred van der Wiel van de Universiteit Twente, en met partners in Oxford, Münster, Pisa en Zürich, wil daarom werken aan een computer geïnspireerd door het menselijke bein. Ultrasnel en zeer zuinig.
Hoewel cloud computing wordt beschouwd als de beste en dataveiligste oplossing om data en processing op een afstand uit te voeren, vragen steeds meer toepassingen erom, de rekenkracht weer terug te halen dichtbij ‘waar het gebeurt’. Dit heet ook ‘edge computing’. Zelfs in onze smartphones worden sommige data-operaties weer uit de cloud teruggehaald. Door dit te doen, voorkom je de vertraging die ‘latency’ heet en die te groot kan worden, zelfs bij de nieuwe communicatiestandaarden zoals 5G en 6G. Edge computing introduceert wel een dilemma: zware computerkracht naar de lokale toepassing verplaatsen is ook niet wenselijk. De klassieke benadering van computers gaat nu eenmaal gepaard met veel dataverkeer tussen processor en geheugen. Ons brein kent dit onderscheid niet: geheugen en processing zijn deel van hetzelfde proces. In HYBRAIN (Hybrid electronic-photonic architectures for brain-inspired computing) willen de onderzoekers een aantal zeer innovatieve oplossingen bijeenbrengen, met ons brein als inspiratie. HYBRAIN is een zogenaamd Pathfinder-project van de Europese Commissie.
Prof.dr.ir. Wilfred van der Wiel
“HYBRAINS is spannend, omdat we drie technologieën combineren die ieder nog in een experimenteel stadium verkeren. Ze hebben niet de historie en industriële kracht van de huidige CMOS chips. En toch, als we meer in de buurt kunnen komen van hoe het brein werkt, met zijn lage energieverbruik, dan zetten we belangrijke stappen.” Prof.dr.ir. Wilfred van der Wiel
Fotonica, memristors en een ongeordend netwerk.
De oplossingen die de onderzoekers voor ogen hebben, omvatten onder meer ‘in memory computing’ en een ‘evolutionair systeem’ dat van zichzelf wanordelijk is maar toch complexe patronen kan herkenen. De kunstmatige intelligentie (AI) krijgt, om te beginnen, heel veel data te verwerken, zoals visuele informatie. Hierin is geïntegreerde fotonica erg goed. Daarom zal de ingang van het systeem bestaan uit een fotonische processor die werkt met licht. De data wordt vervolgens verdeeld over twee lerende netwerken: het één is gebaseerd op in memory computing, en is opgebouwd uit zogenaamde ‘memristors’: elektrische weerstanden die in staat zijn om hun instellingen te onthouden zelfs als ze worden uitgeschakeld. Een netwerk van memristors kan lineaire operaties uitvoeren zoals vermenigvuldiging en optelling van grote datastromen.
Daarnaast krijgt het systeem een netwerk van nanomaterialen dat geen eigen ordening heeft. Zo’n netwerk, ontwikkeld aan de Universiteit Twente, heeft al aangetoond met complexe, niet lineaire bewerkingen te kunnen omgaan. De twee typen lerende netwerken krijgen eerst een leerfase (inference), waarna ze zelf hun keuzen kunnen maken. Omdat het totale systeem uit drie delen bestaat, is ook hier communicatie nodig tussen de onderdelen, maar niet zo’n intensief transport tussen geheugen en processor als in een conventioneel systeem.
Link magazine editie februari 2022 thema Supply-security, dealen met het (volgende) opzweepeffect. Lees Link digitaal of vraag een exemplaar op: mireille.vanginkel@linkmagazine.nl’
De vraag zou zelfs kunnen rijzen: als fotonica zo goed is in het verzamelen van de data, kunnen we dan niet het hele systeem opbouwen met fotonische componenten? De afmetingen zijn hier het probleem: fotonische componenten en circuits zijn relatief groot in omvang. Wel is het, in de drie-technieken aanpak, nodig om het licht in elektrische signalen om te zetten. “Toch blijft het spannend”, aldus Wilfred van der Wiel. “We verbinden drie typen technologie die elk nog in een experimenteel stadium verkeren. Ze hebben niet de geschiedenis en de enorme in industriële kracht die de huidige CMOS chips hebben.” Toch, zou HYBRAINS erin slagen om een nieuw systeem te ontwikkelen dat een energieverbruik heeft dat ook maar in de buurt komt van het menselijk brein – een paar honderd Watt – dan is er een belangrijke stap voorwaarts gezet.
23 mei en 24 plaatsvinden op de Universiteit Twente
Behalve voor autonoom rijdende auto’s, kan edge computing nodig zijn in de deeltjesversneller van CERN in Genève, met zijn massieve hoeveelheden data. Zelfs in onze smartphones doen sommige apps weer een beroep op ingebouwde rekenkracht in plaats van cloud computing.
Het HYBRAIN project wordt geleid vanuit het Center for Brain-Inspired Nano Systems (BRAINS) van het MESA+ Instituut van de UT.. Het consortium bestaat daarnaast uit de Universiteit van Münster (WWU), University of Oxford (UK), het Italiaanse bedrijf Trust-IT en IBM Research in Zürich (CH).
HYBRAIN is het eerste project van de Universiteit Twente binnen Horizon Europe, onder ‘Grant Agreement’ 101046878; het loopt vier jaar en heeft een budget van drie miljoen euro. De kick-off meeting van het project zal op 23 mei en 24 plaatsvinden op de Universiteit Twente. Bron UT
