Terwijl datacenters inmiddels zoveel stroom verbruiken dat ze hun eigen elektriciteitscentrale nodig hebben, zoekt de wereld koortsachtig naar een oplossing voor het groeiende energieprobleem van kunstmatige intelligentie. Die oplossing ligt misschien wel in het meest energie-efficiënte computersysteem dat we kennen: het menselijk brein.
Dat menselijke brein verwerkt informatie met slechts 20 watt energie – nauwelijks meer dan een spaarlampje – terwijl moderne supercomputers 50 miljoen watt kunnen verslinden. Neuromorphic computing, een technologie die de werking van het brein nabootst, belooft deze gigantische kloof te dichten. En Nederland speelt daarbij een opvallend belangrijke rol, juist nu de internationale race om deze doorbraaktechnologie in een stroomversnelling raakt.
De timing is cruciaal. China laat een groei van 150 procent zien in neuromorphic onderzoek, terwijl de Verenigde Staten miljarden investeren in deze technologie. Nederland houdt vooralsnog gelijke tred, maar de concurrentie wordt steeds feller. ‘We zitten qua kennis kwalitatief sterk maar lopen het risico snel ingehaald te worden’, waarschuwt een analyse van Topsector ICT.
Fundamenteel andere computer
“We hebben het eigenlijk over een fundamenteel andere manier van computers bouwen”, legt Frits Grotenhuis uit, directeur van Topsector ICT. “Geïnspireerd op hoe het menselijke brein werkt. In plaats van data heen en weer te sturen tussen processor en geheugen, doen we beide taken op dezelfde plek. Dat scheelt enorm veel energie en maakt alles sneller. Het betekent ook dat je de berekeningen veel dichter bij sensoren kunt doen, zonder alles naar de cloud te hoeven sturen.”
Neuromorphic technologies zijn niet nieuw. Nederland nam al in 2007 deel aan het Europese Human Brain Project – een megaprogramma van een miljard euro over tien jaar tijd. Wat wél nieuw is, is dat de technologie nu de sprong maakt van laboratorium naar markt.
Nederlands ecosysteem bloeit op
Die transitie is zichtbaar in Nederland, waar een ecosysteem van universiteiten, onderzoeksinstellingen en startups de technologie naar volwassenheid brengt. Tussen 2018 en 2023 publiceerden Nederlandse wetenschappers 205 publicaties over neuromorphic technologies. Met 1,7 procent van de wereldwijde output heeft Nederland, ondanks zijn bescheiden omvang, een relatief groot aandeel.
De expertise is strategisch verspreid. De Rijksuniversiteit Groningen werkt aan neuromorphic algoritmen, TU Delft ontwikkelt embodied intelligence voor drones, TU Eindhoven richt zich op memristor nanodevices voor edge computing, en de Universiteit Twente werkt aan brain-inspired chips voor duurzaamheid. Van de 175 Europese neuromorphic projecten coördineert Nederland er veertien.
Die academische sterkte vertaalt zich naar bedrijven. Er zijn inmiddels vier Nederlandse neuromorphic spin-offs: Innatera ontwikkelt ultra-efficiënte processors voor sensordata, Onward werkt aan therapieën voor ruggenmergletsels, Zander Labs bouwt brain-computer interfaces, en Ourobionics transformeert menselijke weefsels met biosensoren. Grote spelers zoals ASML en NXP tonen interesse.
“Langzaamaan steeds meer bedrijvigheid. De markt, de vraagkant naast de aanbodkant, er ontstaat ook steeds meer interesse. Langzaamaan ontstaan er steeds meer bedrijfjes, ook start-ups op dit gebied”, aldus Grotenhuis. “Het kent meerdere dimensies deze technologie. Het is net vanaf welke kant je hem beschouwt. Waar meer of minder toepassing of potentie of al in ontwikkeling eigenlijk bestaat.”
Energie-efficiëntie als gamechanger
Onderzoek van TU Graz en Intel Labs toont nu aan dat neuromorphic hardware vier tot zestien keer energie-efficiënter is dan conventionele AI-systemen. Voor hartbewaking betekent dit bijvoorbeeld dat een ECG-chip een jaar kan draaien op één batterij. Voor datacenters kan dit het energieverbruik drastisch terugdringen.
Dit energieaspect maakt neuromorphic computing bijzonder relevant voor maatschappelijke uitdagingen. Waar klassieke computers geheugen en processor gescheiden houden, integreert neuromorphic computing beide functies op één chip. Dit reduceert drastisch de energie die nodig is voor datatransport.
“Door deze energie-efficiënte en decentrale manier van computing gaan andere sleuteltechnologieën zoals AI veel minder energie kosten”, aldus Grotenhuis. In de landbouw kan het gebruikt worden voor precisielandbouw. In de gezondheidszorg voor protheses en ondersteunende apparaten. Voor digitale veiligheid zorgt het voor betere sensoren en meer lokale dataverwerking.
Concrete toepassingen in zicht
De eerste praktische toepassingen komen in zicht. Event-based camera’s die alleen energie verbruiken bij verandering in het gezichtsveld zijn al beschikbaar. De komende jaren volgen betere ‘reuksensoren’ voor chemische detectie en slimme geluidssensoren die lokaal spraak kunnen herkennen zonder internetverbinding.
Verdere doorbraken liggen iets verder weg. Rond 2030 krijgen robots betere zintuigen en kunnen ze beter leren van hun omgeving. Zelfrijdende auto’s worden slimmer door sensoren die alleen belangrijke veranderingen doorgeven. In de jaren daarna komen wearables beschikbaar die rechtstreeks kunnen communiceren met zenuwsignalen van spieren.
Voor ziekenhuizen betekent dit sensoren die maandenlang meegaan op één batterij en real-time patronen kunnen herkennen in patiëntdata. Logistieke bedrijven kunnen profiteren van robots die zich sneller aanpassen aan nieuwe situaties. Productieomgevingen krijgen sensoren die direct afwijkingen detecteren zonder alles naar de cloud te sturen.
De uitdaging van integratie
“In potentie best groot”, zegt Grotenhuis over de mogelijke impact. “Het zijn potentiële gamechangers. Het kan behoorlijk disruptief zijn uiteindelijk.” Maar neuromorphic computing vraagt doorbraken op alle fronten tegelijk: nieuwe materialen, andere chips, compleet andere software én nieuwe toepassingen.
“Het is niet zo eenduidig”, erkent Grotenhuis. “Het is zoeken naar hoe je verschillende delen bij elkaar kunt brengen. Daar zitten verschillen in qua ontwikkeling van kennis en innovatiepotentie.”
Het grootste verschil zit in de software. Waar gewone computers een lijst instructies afwerken, leren neuromorphic computers van voorbeelden – precies zoals wij dat doen. Hardware en software groeien als het ware samen op. Je kunt ze niet meer los van elkaar ontwikkelen.
Praktische stappen voor organisaties
Voor organisaties die zich afvragen wat dit betekent, heeft Grotenhuis een duidelijk advies: “Sluit je vooral aan bij dat landelijke ecosysteem in wording. Het gaat voor een deel om schaal en massa. En om de verbinding tussen publiek en privaat. Zodat we dat ecosysteem met elkaar kunnen laten groeien.”
De verwachting is dat neuromorphic computing de komende vijf jaar vooral groeit in bedrijvigheid en eerste toepassingen. Tussen vijf en vijftien jaar heeft het de potentie disruptief te worden voor computing in het algemeen.
De eerste stap is simpel: informeer jezelf en je team. Volg Nederlandse neuromorphic initiatieven, bezoek demonstraties van bedrijven zoals Innatera, en onderzoek welke sensortoepassingen in jouw organisatie kunnen profiteren van ultra-lage energieverbruik en snelle patroonherkenning.
Nederland zet die stappen nu ook nationaal. Het Regieteam Internationaal heeft recent groen licht gegeven voor strategische samenwerking met het Verenigd Koninkrijk op neuromorphic technologies. Parallel daaraan wordt gewerkt aan een nationale roadmap. Op 13 juni komt het ecosysteem bijeen in Delft voor ‘Neuromorphic Now‘ – een evenement dat moet onderzoeken hoe de technologie sectoren als mobiliteit, gezondheidszorg en cyberbeveiliging gaat transformeren.
De vraag is niet óf deze technologie doorbreekt, maar wanneer. En of Nederlandse organisaties vooroplopen of achterblijven. Met de huidige kennispositie en groeiende startup-ecosysteem zijn de ingrediënten voor succes aanwezig. De keuze ligt nu bij bestuurders, IT-managers en innovatieteams: investeren in kennis over brain-inspired computing, of afwachten tot anderen de standaard bepalen.