Künstliche Intelligenz – Bauelemente-Anforderungen und mögliche Lösungswege
Dresdner Industriegespräch
- Datum:
- Do, 11.04.2019 19:00 – Do, 11.04.2019 20:00
- Sprecher:
- Prof. Dr. Ing. Thomas Mikolajick, Lehrstuhl für nanoelektronische Materialien, TU Dresden
- Adresse:
- MPI Max-Planck-Institut für Physik komplexer Systeme
Nöthnitzer Str. 38, 01187 Dresden
- Anmeldung erforderlich
- Sprache:
- Deutsch
- DPG-Vereinigung:
- Arbeitskreis Industrie und Wirtschaft (AIW)
Beschreibung
Unterschiedlichen Konzepten die unter dem Stichwort künstliche Intelligenz (KI) zusammengefasst werden, werden derzeit für die Weiterentwicklung elektronischer Systeme als essentiell angesehen. Dabei gibt es einerseits reine Software Lösungen und andererseits unterschiedliche Ansätze auf bestehenden Hardware Plattformen Architekturen und Algorithmen der künstlichen Intelligenz zu implementieren und effizienter zu verarbeiten. Dabei ist zu berücksichtigen, dass allen derzeit existierenden technologischen Realisierungen elektronischer Systeme gemeinsam ist, dass eine Trennung von Signalverarbeitung und Speicherung stattfindet. Diese führt dazu, dass für den häufig auftretenden Datentransfer zwischen Speicher und Signalverarbeitung sowohl Zeit als auch Energie verbraucht wird (sogenanntes von Neumann Bottleneck). Aus diesem Grund muss für die langfristige Perspektive sehr komplexer KI Systeme auch über neue Bauelemente, die sowohl Speicherung als auch Signalverarbeitung ausführen können, nachgedacht werden. „Analoges Schalten“ und „Akkumulatives Schalten“ sind zwei Grundeigenschafteneigenschaften, die ein essentieller Bestandteil für die Realisierung von auf KI Anwendungen zugeschnittene Bauelemente sind. Im Rahmen des Vortrags wird gezeigt, wie diese Eigenschaften in resistiv schaltenden und in ferroelektrisch schaltenden Baudelementen realisiert werden können. Darauf aufbauend werden spezifische Aufgaben, die mit so konstruierten Bauelementen realisiert werden können, erläutert. Schließlich wird ein Szenario für die Entwicklung neuer Hardware Lösungen, die die Trennung von Signalverarbeitung und Speicherung aufheben und Methoden der künstlichen Intelligenz umsetzen können, aufgezeigt.