Default
Door Remote - 02 Apr 2026
In het kort
Een nieuwe chip geïnspireerd door de mechanica van de hersenen zou AI veel efficiënter kunnen maken in specifieke taken, ontdekten onderzoekers van de Universiteit van Loughborough.
Dit zou van groot belang kunnen zijn bij het verminderen van het energieverlies in weersystemen, biologische processen en meer, waarbij AI betrokken is.
Het team concentreerde zich bij het ontwerpen van deze AI op fysieke processen boven hardware, wat de mogelijkheid suggereerde om de manier waarop AI wordt gebouwd te herwerken.
AI-systemen, zoals ChatGPT of Claude, staan bekend om hun intensieve energieverbruik. Ze moeten gegevens op één plek opslaan en deze vervolgens elders verwerken, waarbij ze voortdurend heen en weer moeten worden verplaatst. Het is een probleem dat nu met nieuw onderzoek kan worden opgelost.
Een team natuurkundigen van de Universiteit van Loughborough heeft een apparaat ontworpen dat gegevens die in de loop van de tijd veranderen, rechtstreeks in de hardware kan verwerken. Traditionele systemen vertrouwden hiervoor in het verleden op op software gebaseerde methoden.
Op het brein geïnspireerde chip, ontwikkeld door onderzoekers van @LboroScience, zou sommige AI-taken tot 2000x energiezuiniger kunnen maken ⚡🧠
Het apparaat verwerkt gegevens rechtstreeks in hardware en biedt een nieuwe route naar energiezuinigere, duurzamere AI-systemen.
Lees⤵️https://t.co/OdJGJhs3IW
— Loughborough University PR (@LboroPR) 2 april 2026
Met deze nieuwe chip beweert het team van onderzoekers dat deze 2000 keer energiezuiniger zou kunnen zijn dan bestaande methoden.
“Dit is opwindend omdat het laat zien dat we kunnen heroverwegen hoe AI-systemen worden gebouwd”, zegt dr. Pavel Borisov, hoofdauteur van het onderzoek, in een verklaring. “Door fysieke processen te gebruiken in plaats van volledig op software te vertrouwen, kunnen we de energie die nodig is voor dit soort taken drastisch verminderen.”
Waar conventionele AI-systemen lijken op het keer op keer heen en weer sturen van documenten tussen twee kantoren (geheugen en processor), zou het met deze nieuwe chip kunnen zijn alsof je één slimmer kantoor hebt, waar je aan alles op één plek kunt werken.
Brain gainIn het hart van de chip bevindt zich een geheugenweerstand, een geheugenchip die signalen uit het verleden onthoudt. Dat geheugen verandert de manier waarop het op nieuwe signalen reageert. Met andere woorden: het volgt niet alleen instructies, maar leert ook van de geschiedenis. Dit is een idee gemodelleerd naar het menselijk brein.
“Geïnspireerd door de manier waarop het menselijk brein zeer talrijke en schijnbaar willekeurige neuronale verbindingen vormt tussen al zijn neuronen, hebben we complexe, willekeurige, fysieke verbindingen gecreëerd in een kunstmatig neuraal netwerk door poriën te ontwerpen in nanometerdunne films van niobiumoxide als onderdeel van een nieuw elektronisch apparaat”, aldus Dr. Borisov.
“We hebben laten zien hoe je de toekomstige evolutie van een complexe tijdreeks kunt voorspellen met behulp van deze apparaten, met een tot wel tweeduizend keer lager energieverbruik vergeleken met een standaard softwaregebaseerde oplossing.”
AI wordt vaak gebruikt om gegevens te verwerken die in de loop van de tijd veranderen, zoals weerberichten, het volgen van aandelenmarkten of golfanalyses. Ze zijn misschien niet willekeurig, maar ze zijn gevoelig voor kleine veranderingen.
Voor dit meer chaotische soort metingen moeten traditionele AI-systemen enorme hoeveelheden energie gebruiken om alle kleine veranderingen bij te houden en informatie heen en weer te sturen. Deze nieuwe chip zou perfect kunnen worden ontworpen voor deze meer chaotische systemen.
Door metingen en ervaringen uit het verleden te analyseren, leert de chip dit chaotische soort metingen beter te volgen en te begrijpen, waardoor de benodigde energie-output wordt verminderd.
Hoewel we AI vaak beschouwen als ChatGPT of gezichtsbeeldsoftware, wordt het tegenwoordig in de meeste toepassingen aangetroffen. Deze tool is niet gericht op statische informatie, zoals een chatbot, maar op tijdsafhankelijke informatie.
"Hartslagfrequenties, elektrische hersenactiviteit, de buitentemperatuur. Deze veranderen allemaal elke dag. Er zijn capabele applicaties die deze volgen, maar ze zijn energie-intensief en vereisen een stabiele online verbinding met een server", vertelde Dr. Borisov aan Decrypt.
Dit zijn het soort gebieden waarin deze chip zou kunnen worden geïmplementeerd, waardoor slimmere systemen kunnen ontstaan voor gegevens die niet stabiel zijn en vaak in de loop van de tijd veranderen.
"Mijn einddoel zou zijn dat dit soort technologie wordt gebruikt in een tijdsafhankelijk signaal. Of dat nu in een auto, een robot, een kerncentrale of in een smartwatch is", voegde hij eraan toe. “Bijvoorbeeld om in de gaten te houden of iemand een beroerte heeft gehad of niet, om de gezondheid van een automotor te monitoren, of om te controleren of de kernreactor normaal functioneert, dat soort dingen.”
Dagelijkse debriefing NieuwsbriefBegin elke dag met de belangrijkste nieuwsverhalen van dit moment, plus originele artikelen, een podcast, video's en meer. Uw e-mail Download het! Download het!
Een nieuwe chip geïnspireerd door de mechanica van de hersenen zou AI veel efficiënter kunnen maken in specifieke taken, ontdekten onderzoekers van de Universiteit van Loughborough.
Dit zou van groot belang kunnen zijn bij het verminderen van het energieverlies in weersystemen, biologische processen en meer, waarbij AI betrokken is.
Het team concentreerde zich bij het ontwerpen van deze AI op fysieke processen boven hardware, wat de mogelijkheid suggereerde om de manier waarop AI wordt gebouwd te herwerken.
AI-systemen, zoals ChatGPT of Claude, staan bekend om hun intensieve energieverbruik. Ze moeten gegevens op één plek opslaan en deze vervolgens elders verwerken, waarbij ze voortdurend heen en weer moeten worden verplaatst. Het is een probleem dat nu met nieuw onderzoek kan worden opgelost.
Een team natuurkundigen van de Universiteit van Loughborough heeft een apparaat ontworpen dat gegevens die in de loop van de tijd veranderen, rechtstreeks in de hardware kan verwerken. Traditionele systemen vertrouwden hiervoor in het verleden op op software gebaseerde methoden.
Op het brein geïnspireerde chip, ontwikkeld door onderzoekers van @LboroScience, zou sommige AI-taken tot 2000x energiezuiniger kunnen maken ⚡🧠
Het apparaat verwerkt gegevens rechtstreeks in hardware en biedt een nieuwe route naar energiezuinigere, duurzamere AI-systemen.
Lees⤵️https://t.co/OdJGJhs3IW
— Loughborough University PR (@LboroPR) 2 april 2026
Met deze nieuwe chip beweert het team van onderzoekers dat deze 2000 keer energiezuiniger zou kunnen zijn dan bestaande methoden.
“Dit is opwindend omdat het laat zien dat we kunnen heroverwegen hoe AI-systemen worden gebouwd”, zegt dr. Pavel Borisov, hoofdauteur van het onderzoek, in een verklaring. “Door fysieke processen te gebruiken in plaats van volledig op software te vertrouwen, kunnen we de energie die nodig is voor dit soort taken drastisch verminderen.”
Waar conventionele AI-systemen lijken op het keer op keer heen en weer sturen van documenten tussen twee kantoren (geheugen en processor), zou het met deze nieuwe chip kunnen zijn alsof je één slimmer kantoor hebt, waar je aan alles op één plek kunt werken.
Brain gainIn het hart van de chip bevindt zich een geheugenweerstand, een geheugenchip die signalen uit het verleden onthoudt. Dat geheugen verandert de manier waarop het op nieuwe signalen reageert. Met andere woorden: het volgt niet alleen instructies, maar leert ook van de geschiedenis. Dit is een idee gemodelleerd naar het menselijk brein.
“Geïnspireerd door de manier waarop het menselijk brein zeer talrijke en schijnbaar willekeurige neuronale verbindingen vormt tussen al zijn neuronen, hebben we complexe, willekeurige, fysieke verbindingen gecreëerd in een kunstmatig neuraal netwerk door poriën te ontwerpen in nanometerdunne films van niobiumoxide als onderdeel van een nieuw elektronisch apparaat”, aldus Dr. Borisov.
“We hebben laten zien hoe je de toekomstige evolutie van een complexe tijdreeks kunt voorspellen met behulp van deze apparaten, met een tot wel tweeduizend keer lager energieverbruik vergeleken met een standaard softwaregebaseerde oplossing.”
AI wordt vaak gebruikt om gegevens te verwerken die in de loop van de tijd veranderen, zoals weerberichten, het volgen van aandelenmarkten of golfanalyses. Ze zijn misschien niet willekeurig, maar ze zijn gevoelig voor kleine veranderingen.
Voor dit meer chaotische soort metingen moeten traditionele AI-systemen enorme hoeveelheden energie gebruiken om alle kleine veranderingen bij te houden en informatie heen en weer te sturen. Deze nieuwe chip zou perfect kunnen worden ontworpen voor deze meer chaotische systemen.
Door metingen en ervaringen uit het verleden te analyseren, leert de chip dit chaotische soort metingen beter te volgen en te begrijpen, waardoor de benodigde energie-output wordt verminderd.
Hoewel we AI vaak beschouwen als ChatGPT of gezichtsbeeldsoftware, wordt het tegenwoordig in de meeste toepassingen aangetroffen. Deze tool is niet gericht op statische informatie, zoals een chatbot, maar op tijdsafhankelijke informatie.
"Hartslagfrequenties, elektrische hersenactiviteit, de buitentemperatuur. Deze veranderen allemaal elke dag. Er zijn capabele applicaties die deze volgen, maar ze zijn energie-intensief en vereisen een stabiele online verbinding met een server", vertelde Dr. Borisov aan Decrypt.
Dit zijn het soort gebieden waarin deze chip zou kunnen worden geïmplementeerd, waardoor slimmere systemen kunnen ontstaan voor gegevens die niet stabiel zijn en vaak in de loop van de tijd veranderen.
"Mijn einddoel zou zijn dat dit soort technologie wordt gebruikt in een tijdsafhankelijk signaal. Of dat nu in een auto, een robot, een kerncentrale of in een smartwatch is", voegde hij eraan toe. “Bijvoorbeeld om in de gaten te houden of iemand een beroerte heeft gehad of niet, om de gezondheid van een automotor te monitoren, of om te controleren of de kernreactor normaal functioneert, dat soort dingen.”
Dagelijkse debriefing NieuwsbriefBegin elke dag met de belangrijkste nieuwsverhalen van dit moment, plus originele artikelen, een podcast, video's en meer. Uw e-mail Download het! Download het!