Engelbert Hörmannsdorfer (re.) im Gespräch mit Dr. Wolfgang Maier, IBMUnstrukturierte Daten, Big Data und Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) lassen die Datenflut in den Datacenter kräftig anschwellen. »Unstrukturierte Daten nehmen im Gesamtdatenwachstum den Löwenanteil ein«, bestätigt Dr. Wolfgang Maier, Director Hardware Development bei der IBM Systems & Technology Group in Böblingen, auf der #WhatsUpIBM-Roadshow in einem Video-Interview mit speicherguide.de. 80 Prozent des Big-Data-Booms gehe auf das Konto unstrukturierter Daten. Streaming-Daten und Social-Media trage dazu einen hohen Anteil bei. Allerdings verlieren diese Daten aber auch sehr schnell an Bedeutung. Um hier einen Nutzen draus zu ziehen, müsse man die Daten relativ schnell bearbeiten.

Bei IBM forscht man deshalb schon länger an Chips, die nicht mehr auf der klassischen Von-Neumann-Architektur basieren; hierbei handelt es sich um sog. neurosynaptische Chips. Ähnlich wie das menschliche Gehirn arbeiten diese Chips sehr energiesparend und sehr effizient. Diese neuartigen Chips bieten neuronale Funktionen.

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Video-Interview mit IBM-Manager Dr. Wolfgang Maier über Wachstum der unstrukturierten Daten und neuartige neuronale Chip

Neuronen des Chips werden über ein Netzwerk wie in einem Gehirn verbunden, »und diese Chips sind quasi trainierbar«, erläutert Dr. Maier. Die Vernetzung dieses Chips sei variabel. »Durch diese Programmierbarkeit lässt sich dieser Chip sehr gut anpassen, zum Beispiel für Mustererkennung«, erläutet der IBM-Forscher. Den neurosynaptischen Chips könne man wie in einer Art Filterprozess gewisse Erkennungsaufgaben stellen. Und es habe den ganz großen Vorteil, dass man Mustererkennung mit einer um den Faktor 10.000 bessren Energieeffizienz tun kann als mit der Von-Neumann-Architektur.

So ein neurosynaptischer Chip »konsumiert in etwa 70 mW, ein großer Server-Chip kommt auf ca. 100 bis 200 Watt«, rechnet Dr. Maier vor. »So ein Chip ließe sich also mit der Batterie eines Smartphones rund eine Woche betreiben.« Diese Chips wären also besonders gut einsetzbar bei IoT, Mustererkennung und fehlertolerantes Rechnen.

Neurosynaptischer Chip wird trainiert, nicht programmiert

Der Chip lässt sich natürlich nicht mehr im Rahmen einer traditionellen Programmiersprache programmieren. Man muss momentan noch über einen Simulationsprozess ein konditioniertes Lernen vornehmen. Noch arbeiten die Chips sozusagen nur in den Forschungslabers, es gibt sie noch nicht auf Chiplevel. Für einen Trainingsvorgang muss derzeit noch die gesamte Architektur auf einem Supercomputer simuliert werden.

Allerdings stellen diese neuartigen Chips eine sehr interessante und powereffiziente Excution-Maschine dar, mit neuen Softwareansätzen, die sich laut Dr. Maier an den Lernprozessen orientieren: »Das fällt in den Bereich des Machine-Learnings. IBM verfolgt hier Forschungsprojekte unter dem Aspekt des context-aware Learings.«

Die neuronalen Chips waren unter anderem auch ein Thema eines Podcasts, in dem wir mit Dr. Maier vor der #WhatsUpIBM-Veranstaltung über seinen Vortrag «Quo vadis IT?« diskutierten. Hier geht’s direkt zum PODCAST

#WhatsUpIBM: es gibt noch weitere Termine

Falls Sie auf den Geschmack gekommen sind, und sich näher informieren möchten: Von #WhatsUpIBM gibt es noch weitere Termine. Nach der momentanen Sommerpause geht’s weiter am 13. September in Wien, 27. September in Hamburg, 11. Oktober in Nürnberg, und die Schlussveranstaltung findet am 8. November in Frankfurt a.M. statt.

Hier finden Sie eine Vorschau, was Sie allgemein auf der #WhatsUpIBM-Roadshow erwartet. Hier berichten wir über den Vortrag von Dr. Wolfgang Maier, Dir. HW Development der IBM Systems &Technology Group in Böblingen, über seinen interessanten Beitrag »Quo Vadis IT?« auf dem #WhatsUpIBM-Event. Und hier finden Sie einen allgemeinen Rückblick zur Münchner #WhatsUpIBM-Veranstaltung.