Rajendra Bishnoi werkte al jaren in de halfgeleiderindustrie, waar hij hardware ontwierp voor computerchipgeheugens, toen hij zich afvroeg: ‘Wat is de volgende stap? Wat is er interessanter, uitdagender?’ Deze vragen brachten hem uiteindelijk in Delft, waar hij nu werkt aan nieuwe technologische concepten voor zogenaamde edge-systemen, en studenten inspireert om zijn voorbeeld te volgen. ‘Conventionele computerplatforms gebruiken nu al te veel energie, en dat wordt alleen maar erger. We moeten op zoek naar energiezuinigere alternatieven.’

En de winnaar is: kunstmatige intelligentie

We worden steeds slimmer, legt Bishnoi uit via Zoom. Hij heeft het niet over ons mensen, maar over computersystemen en -algoritmen. In 2015 overtrof kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, AI) in een visuele herkenningswedstrijd het intelligentieniveau van een geoefend mens. Het jaar daarop bereikte het veld een nieuwe mijlpaal toen een AI-systeem de wereldkampioen van het bordspel Go versloeg. Deze doorbraken hebben echter een prijs, waarschuwt Bishnoi. Allereerst draaide het winnende AI-systeem op honderden processorchips (je iPhone heeft er maar een half dozijn). Daarnaast kostte het een enorme hoeveelheid energie: zo’n miljoen watt. Bishnoi: ‘Ik druk het liever uit in termen van een elektriciteitsrekening. Het kostte ongeveer 300 dollar om de AI een enkel spelletje Go te laten spelen.’

In een wereld vol slimme apparaten, wordt het energieverbruik een serieus probleem.

Van het centrum naar de rand

En dat is wat Bishnoi motiveert: ‘Als we doorgaan op de huidige weg, zal kunstmatige intelligentie te veel energie kosten.’ In een wereld vol slimme apparaten, wordt het energieverbruik een serieus probleem. Bishnoi illustreert een mogelijke oplossing met het voorbeeld van een slimme beveiligingscamera. ‘Om zijn werk te kunnen doen, maakt deze camera foto's en stuurt ze naar een centrale computer, waar ze worden opgeslagen en geanalyseerd. Op basis van deze analyse zou de centrale computer kunnen besluiten de camera te laten bewegen om een ​​verdachte activiteit beter te kunnen bekijken. De gegevensoverdracht van camera naar centrale computer en weer terug kost veel tijd en energie. Wat als we de camera net wat slimmer kunnen maken, zodat hij zijn eigen beeldanalyse kan uitvoeren?’ Dit is het vakgebied van edge computing, waar een deel van de benodigde intelligentie wordt verplaatst van gigantische datacenters naar de randen van het netwerk.

Een fundamentele grens

Hoewel edge computing al een stap op weg naar energiezuinigheid is, zijn er ook nieuwe ideeën nodig over hoe een computer moet werken. ‘Als we willen dat edge computing een succes wordt, moeten we intelligentie ontwikkelen die klein genoeg is om in het randapparaat te passen en die niet veel elektrisch vermogen vraagt.’ En hoewel onze smartphones prachtige voorbeelden zijn van hoe klein en krachtig “conventionele” micro-elektronica is geworden, waarschuwt Bishnoi dat het steeds moeilijker wordt om het nog kleiner en krachtiger te maken. ‘De afgelopen vijftien jaar is de vooruitgang aan het vertragen. Nu we de moleculaire schaal naderen, lopen we tegen een fundamentele grens in processorsnelheid aan.’ Tegelijkertijd neemt het vermogen dat computerchips verbruiken toe. ‘We moeten op zoek naar compleet nieuwe computerarchitecturen en -technologieën.’

Een geheugen dat normaliter opgebouwd is uit zes transistors, kost nu nog maar één transistor plus een memristor.

Energiezuinige geheugens

Deze “opkomende technologieën” zijn een hot topic in de informatica. Neem bijvoorbeeld de huidige generatie geheugenchips. Ze zijn opgebouwd uit miljoenen transistoren en condensatoren, allemaal elektronicaconcepten die al bijna honderd jaar bestaan. Bishnoi en collega’s zoeken naar nieuwe manieren om gegevens op te slaan met behulp van zogenaamde memristors, minuscule elektronische componenten waar kleine elektrische stroompjes doorheen lopen. ‘Deze stromen zijn afhankelijk van de weerstand van de componenten. Omdat die weerstand kan worden geprogrammeerd, werkt een meting van de stroom als het uitlezen van een geheugen. Dit verklaart de naam “memristor”, een samenvoeging van de woorden memory (geheugen) en resistor (weerstand). Memristors hebben geen stroom nodig om hun geprogrammeerde staat te behouden, waardoor ze als energiezuinige geheugens fungeren. Een geheugen dat normaliter opgebouwd is uit zes transistors, kost nu nog maar één transistor plus een memristor. Uit berekeningen blijkt dat dit het energieverbruik met een factor 10 tot 1000 zou kunnen verminderen. Memristors maken het mogelijk om meerdere - we werken momenteel aan meer dan 128 - geheugenposities in één keer uit te lezen, wat onmogelijk is bij traditionele benaderingen.’

Draagbare hartmonitor

Bishnoi en zijn collega's van de afdeling Quantum & Computer Engineering dromen ervan opkomende technologieën te ontwikkelen die gebruikt kunnen worden voor een slimme hartmonitor: een draagbaar apparaat dat het elektrische signaal van je hart registreert in de vorm van een elektrocardiogram (ECG). Hoewel ECG-apps al beschikbaar zijn voor de smartwatch, zijn ze gebaseerd op het energieslurpende concept waarbij gegevens via de cloud heen en weer worden verzonden. ‘Wat we voor ons zien, is een smartwatch boordevol kunstmatige intelligentie die je ECG analyseert zonder hulp van een datacentrum.’ Omdat elke individuele gebruiker een ander hartritme heeft, zal de AI veel moeten leren. ‘Om het stroomverbruik te minimaliseren, willen we dat het gebruik maakt van een gepulst neuraal netwerk. Dat is een type kunstmatige intelligentie dat inactief blijft totdat het een bepaalde input detecteert, waarna het in actie komt. Zo'n aanpak zou heel geschikt zijn voor een hartmonitor, die alleen alarm hoeft te slaan als het hartritme afwijkt van een gezond ritme.’

Over 50 jaar zal alles wat geautomatiseerd kan worden, gebruikmaken van kunstmatige intelligentie.

Basis voor de toekomst

Het is onmogelijk te voorspellen welke soorten opkomende technologieën uiteindelijk in productie genomen zullen worden. Maar één ding weet Bishnoi zeker: ‘Over 50 jaar zal alles wat geautomatiseerd kan worden, gebruikmaken van kunstmatige intelligentie. En deze AI zal zeker op een heel ander soort computerplatform draaien dan we tegenwoordig gebruiken.’ Het werk van Bishnoi en zijn collega's legt de basis voor deze toekomst.

Tekst: Diederik Rep | Fotografie: Frank Auperlé

/* */