Als ik op het werk vastzit met een complex vraagstuk, dan trek ik de bossen van Heverlee in om een rondje te lopen. Inspiratie gegarandeerd. Ook voor complexe computerproblemen vallen in de natuur, en meer specifiek in onze biologie, oplossingen te ontwaren.
U leerde het misschien lang geleden op school: digitaal rekenen is een kwestie van nullen en eentjes. Een transistor is een schakelaar die bepaalt of er wel of geen stroom vloeit, wat resulteert in een één of een nul, afhankelijk van de spanning waarmee je de transistor controleert. Een fundamenteel probleem in het ontwerpen van chips is echter dat transistoren stroom ‘lekken’ op het moment dat ze eigenlijk uit horen te staan. De reden hiervoor is dat de spanning die je aanlegt om een transistor te bedienen, onvoldoende grip krijgt op de stroom omwille van de extreem kleine afmetingen van transistoren. Bij één transistor is het verlies uiteraard beperkt, maar moderne chips bevatten tot 100 miljard transistoren. En krijg je die miljarden transistoren niet vlot uit, dan leidt dat tot een groot energieverbruik in geavanceerde chips Het is wat ons vandaag tegenhoudt om grote AI-modellen te kunnen draaien op smartphones, in slimme brillen of in AI-pins. Nochtans valt er omwille van privacy én snelheid veel voor te zeggen om die AI wél op lokale toestellen te draaien, zonder omweg langs een (vaak buitenlands) datacenter.
In de loop van meer dan 4 miljard jaar evolutie heeft de biologie heel wat fundamentele problemen opgelost, en dat geldt ook voor het lekstroomprobleem. Binnenin ons lichaam staan nanoporiën, minuscule gaatjes, in voor het selectief transport van moleculen. Anders gezegd: ze bepalen als poortwachters wat doorgaat, en wat niet. En net zoals bij elektronen die door een transistor reizen, krijgen ook nanoporiën te maken met lekstroom, aangezien de voltages in ons lichaam van nature beperkt zijn. Maar dankzij slimme mechanische structuren zoals beweegbare elementen op atomaire schaal, slagen nanoporiën er wel in om te schakelen tussen ‘open’ en ‘helemaal toe’. Resultaat: een nanoporie uitzetten gaat 10 keer abrupter dan een moderne transistor uitschakelen. Als we erin zouden slagen om dit biologisch mechanisme te vertalen naar transistoren, dan valt een obstakel weg om grote AI-modellen lokaal te draaien.
Ook hoe we die transistoren aan elkaar koppelen en laten samenwerken, is een prangend computerprobleem. Vandaag wordt 90% van de energie in een chip gebruikt om data van het geheugen naar de processor te brengen en terug. Met name ons brein biedt inspiratie. Ten eerste is het hypergeconnecteerd: elk neuron is verbonden met gemiddeld 10.000 andere neuronen, terwijl een transistor in contact staat met hooguit een tiental andere transistoren. Bovendien integreert ons brein twee functies die bij computers traditioneel strikt gescheiden verlopen: rekenwerk en geheugen. De trend om die twee dichter bij elkaar te brengen is trouwens al volop ingezet – en staat op de roadmaps van de chipindustrie.
Over die roadmaps gesproken: tot 2035 weet de industrie ongeveer waar het heengaat met transistoren en de architecturen waarbinnen ze werken. Maar voor wat erna komt, liggen er verschillende pistes op tafel. Wat op het spel staat: voorkomen dat de fenomenale groei in computerkracht – de motor achter vrijwel alle grote innovaties van de voorbije decennia - stokt. De biologie kan een frisse bron van inspiratie vormen om die uitdaging aan te gaan.
Deze column verscheen eerder in De Tijd.
Peter Peumans behaalde een doctoraat als elektrisch ingenieur aan Princeton University, en een bachelor- en masterdiploma aan de Katholieke Universiteit Leuven. Voor hij bij imec in dienst trad, was Peter Peumans professor Electrical Engineering aan de Stanford University. Hij ontving een NSF CAREER award en een Belgian-American Educational Foundation honorary fellowship. Hij is momenteel verantwoordelijk voor imec's strategie in gezondheid.
Gepubliceerd op:
23 maart 2026
