KI-Chips von Spinncloud: Großauftrag für neuromorphe Technologie aus Dresden
Das Dresdner Start-up-Unternehmen Spinncloud erhielt einen Großauftrag für seine KI-Chips, die sich stark an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientieren und einem Nervenzellnetzwerk nachempfunden sind. Mit dem bislang leistungsstärksten, vom Gehirn inspirierten Supercomputer soll an der Universität Leipzig vor allem KI-gestützte Medikamentenforschung betrieben werden, teilten das Unternehmen und die Hochschule mit.
Das genaue finanzielle Volumen des "millionenschweren Auftrags" wurde nicht beziffert. Die Umsetzung der Vereinbarung ist innerhalb der kommenden zwei Monate geplant.
Ein Fünftel der Leistung eines Gehirns
Spinncloud gilt unter Fachleuten als das ambitionierteste Chip-Start-up Europas. Das System für die Universität Leipzig soll über 10 Milliarden künstliche Nervenzellen (Neuronen) gleichzeitig simulieren können. Das entspreche rund 20 Prozent der Leistung eines menschlichen Gehirns. Dabei verbrauche das "SpiNNaker2"-System deutlich weniger Strom als herkömmliche Hochleistungs-Computer – rund 18-mal weniger. "Diese Technologie ist ein Beispiel, die Entwicklung personalisierter Medikamente massiv zu beschleunigen und gleichzeitig Europas technologische Souveränität im Bereich KI und Supercomputing zu stärken."
Weniger Stromverbrauch: mehr Tempo
In Leipzig soll die Spinncloud-Technologie auch für das sogenannte "In-silico-Screening" von Molekülen zum Einsatz kommen. Das bedeutet, dass Wissenschaftler mit Hilfe von Computern eine Vielzahl verschiedener Moleküle durchtesten – jedoch nicht im Labor mit realen Substanzen, sondern virtuell. Sie verwenden dafür spezielle Programme, die vorhersagen, wie ein Molekül etwa an ein krankes Protein andocken könnte. Dieser bislang äußerst rechenintensive Vorgang werde mit den Spinncloud-Systemen deutlich effizienter und energieärmer durchgeführt.
Erste Modellversuche belegten, dass Spinncloud in der Lage sei, in der Arzneimittelforschung eine Wirkstoffentdeckung mit sogenannten niedermolekularen Verbindungen (Small Molecule Drug Discovery) bis zu 50-mal schneller als mit herkömmlichen KI-Chips umzusetzen. Damit rücke ein Markt für industrielle Anwendungen etwa in der Pharmaindustrie in greifbare Nähe.
