Forscherinnen und Forscher haben eine auf Memristoren basierende Steuerung für einen autonomen Roboter getestet, die mit nur 12,5 Mikrowatt auskommt. In dem von der Universität Michigan durchgeführten Test verfolgte der Roboter ein bewegliches Ziel mit der gleichen Geschwindigkeit und Genauigkeit wie eine herkömmliche digitale Steuerung. In einem zweiten Versuch mit einem Hebelarm, der sich automatisch neu positionierte, schnitt die neue Steuerung ebenso gut ab.
Die hohe Effizienz und Miniaturisierung, die mit solchen analogen Steuerungen erreicht werden kann, ist besonders wichtig für Anwendungen wie Drohnen und Weltraumrover, bei denen Gewicht und Energie eine Rolle spielen. Aber auch konventionelle autonome Fahrzeuge könnten von dieser Technologie profitieren.
Der 1971 vorgeschlagene und 2008 erstmals vorgestellte Memristor speichert Informationen in seinem Widerstand gegen elektrische Ströme. Wenn er einer Spannung ausgesetzt wird, verringert er den Widerstand, den er dem nächsten Signal entgegensetzt. Einige Memristoren können frühere Signale mit der Zeit vergessen und zu ihrem ursprünglichen Widerstand zurückkehren, ein Verhalten, das der Entspannung in Neuronen ähnelt. Solche Memristoren hat das Forscherteam gebaut.
Da sie bereits sehr ähnlich wie neuronale Netze funktionieren, können Memristor-Netzwerke künstliche neuronale Netze viel effizienter berechnen als herkömmliche Transistor-basierte Computer. Außerdem kann bei Sensoren und Aktoren, die selbst analog sind, durch die Beibehaltung der analogen Verarbeitung der Energieaufwand für die Umwandlung der Signale zwischen analog und digital eingespart werden. (jr)
