Ereignisbasierte Informationsverarbeitung – Spikes zur Kommunikation zwischen Neuronen

Der hohe Energieverbrauch beim Lernen von künstlichen neuronalen Netzwerken ist eine der größten Hürden für den breiten Einsatz von Artificial Intelligence, vor allem bei mobilen Anwendungen. Ein Ansatz, um dieses Problem zu lösen ist, von Erkenntnissen über das menschliche Gehirn zu lernen: Dieses hat zwar die Rechenleistung eines Supercomputers, braucht mit 20 Watt aber nur ein Millionstel von dessen Energie. Verantwortlich dafür ist unter anderem die effiziente Informationsweitergabe zwischen den Neuronen im Gehirn: Diese senden dazu kurze, elektrische Impulse (Spikes) an andere Neuronen – um Energie zu sparen aber nur so oft, wie unbedingt notwendig.

Diese Funktionsweise hat sich eine Arbeitsgruppe rund um die beiden TU Graz-Informatiker Wolfgang Maass und Robert Legenstein bei der Entwicklung des neuen maschinellen Lernalgorithmus e-prop (e-propagation) zu eigen gemacht: Die Forschenden des Instituts für Grundlagen der Informationsverarbeitung nutzen in ihrem Modell Spikes zur Kommunikation zwischen Neuronen in einem künstlichen neuronalen Netz. Die Spikes werden nur dann aktiv, wenn sie für die Informationsverarbeitung im Netzwerk gebraucht werden. Das Lernen ist für solche wenig aktiven Netzwerke eine besondere Herausforderung, da es längere Beobachtungen braucht um zu ermitteln, welche Neuronenverbindungen die Netzwerkleistung verbessern.

Bisherige Methoden erzielten zu geringe Lernerfolge oder erforderten enormen Speicherplatz. e-prop löst laut Aussendung der TU Graz nun dieses Problem mittels einer vom Gehirn abgeschauten dezentralen Methode, bei der jedes Neuron in einer sogenannten e-trace (eligibility trace, Ereignisspur) dokumentiert, wann seine Verbindungen benutzt wurden. Die Methode ist ähnlich leistungsfähig wie die besten und aufwändigsten bekannten anderen Lernmethoden.Dezentrale Methode

Bei vielen der derzeit eingesetzten Maschine-Learning-Techniken werden alle Netzwerkaktivitäten zentral und offline gespeichert, um alle paar Schritte nachvollziehen zu können, wie die Verbindungen während der Berechnungen benutzt wurden. Dies erfordert aber einen ständigen Datentransfer zwischen dem Speicher und den Prozessoren, eine der Hauptursachen für den zu großen Energieverbrauch gegenwärtiger KI-Implementationen. E-prop hingegen funktioniert vollkommen online und erfordert auch im realen Betrieb keinen separaten Speicher.

Literatur

Guillaume Bellec, Franz Scherr, Anand Subramoney, Elias Hajek, Darjan Salaj, Robert Legenstein, Wolfgang Maass (2020). A solution to the learning dilemma for recurrent networks of spiking neurons. Nature Communications, doi:10.1038/s41467-020-17236-y.