Wie viel Speicher und Rechenpower hat eigentlich Commander Data aus Star Trek?

Lieutenant Commander Data hier mit Pfeife à la Sherlock Holmes. (Bildquelle: Adobe Stock - Africa Studio)

Wer schon einmal Stark Trek: The Next Generation (Raumschiff Enterprise – Das nächste Jahrhundert) geschaut hat, wird den Androiden Lieutenant Commander Data kennen.

Data ist gewissermaßen der Nachfolger von Spock aus Star Trek: The Original Series (Raumschiff Enterprise), der überlegene mentale Fähigkeiten besitzt und durch seine Außenseiter-Rolle immer wieder einen interessanten Blickwinkel auf die Menschheit bietet.

Datas Überlegenheit in vielen Bereichen basiert darauf, dass er eine intelligente Maschine ist.

Doch habt ihr euch schon einmal gefragt, wie hoch die Rechenleistung und Speicherkapazität von Data eigentlich ist?

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Diese Frage wird in Episode 9 aus Staffel 2 beantwortet – Wem gehört Data? Sie wurde im Februar 1989 erstmals ausgestrahlt und gilt als eine der besten Folgen der gesamten Serie.

Kurz umrissen: Der Kybernetiker Bruce Maddox will Data mitnehmen, zerlegen und sein positronisches Gehirn kopieren, um mehr Data-ähnliche Androiden zu erschaffen.

Captain Picard und seine Crew versuchen, das zu verhindern. Eine Verhandlung, in der Commander Riker Data gegenübersteht, soll klären, wem Data denn nun gehört oder ob er ein eigenständiges, fühlendes Wesen ist.

So fragt Commander Riker einmal: Commander, wie groß ist ihr Gedächtnis und wie schnell können Sie Informationen verarbeiten?

Datas Antwort: Ich habe eine Gesamtspeicherkapazität von 800 Milliarden Bits. Meine lineare Arbeitsgeschwindigkeit wurde auf 60 Billionen Operationen pro Sekunde geschätzt.

Mit diesen Informationen lässt es sich leicht rechnen: 800 Milliarden Bits entsprechen exakt 100 Gigabyte. Im Jahr 1989 mag das eine Menge gewesen sein, doch aus heutiger Sicht ist das wenig. USB-Sticks mit 128 GByte gibt es bereits für um die zehn Euro.

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Datas wahre Speicherkapazität

Aber: Die Antwort 800 Milliarden Bits ist nicht korrekt. Die Übersetzung ist schlicht falsch. Im Englischen Original antwortet Data nämlich folgendermaßen:

I have an ultimate storage capacity of 800 quadrillion bits. My total linear computation speed has been rated at 60 trillion operations per second.

800 quadrillion bits hätte korrekterweise mit 800 Billiarden Bits übersetzt werden müssen. Das sind dann nicht 100 Gigabyte, sondern 100 Petabyte, also immerhin eine Million mal mehr, als man Data in der deutschen Übersetzung zugesprochen hatte.

Speicher in dieser Größe haben derzeit nur Server mit vielen Festplatten. Dass eine einzelne Festplatte in die Petabyte-Region vordringt, davon sind wir noch ein gutes Stück entfernt.

Im 24. Jahrhundert sollten solche Größenordnungen aber auch im kleinen Maßstab kein Problem darstellen, wenn sich die Speicherdichte pro Flächeneinheit nur ansatzweise so weiterentwickelt, wie sie es in den letzten Jahrzehnten getan hat.

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Datas Rechenleistung

Korrekt wurde dagegen die Rechengeschwindigkeit von Data übersetzt: 60 trillion entspricht 60 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde.

Um das einmal grob einzuordnen: Eine Nvidia Geforce RTX 4090 bringt es nominell auf 82,58 TFLOPS, das sind 82.580.000.000.000 oder in Worten ausgedrückt 82,58 Billionen Gleitkommaoperationen pro Sekunde.

Das heißt, eine RTX 4090 ist zumindest theoretisch leistungssfähiger als Commander Data. Auch wenn sich die TFLOPS nur innerhalb einer Prozessorarchitektur sinnvoll vergleichen lassen, geben sie dennoch einen groben Überblick auf die Leistung.

Es darf jedoch in Frage gestellt werden, ob sich die hochgradig parallelisierten Rechenoperationen einer Grafikkarte mit synaptischen Operationen (die einem menschlichen Gehirn ähneln) vergleichen lassen.

Falls Datas positronisches Gehirn jedoch ähnlich funktioniert wie moderne KI-Systeme und auf maschinelles Lernen setzt, passt der Vergleich mit Grafikkarten.

Die Rechenleistung des menschlichen Gehirns wird übrigens sehr unterschiedlich geschätzt: Die Zahlen reichen von 10 Billionen bis 100 Quadrilliarden Rechenoperationen pro Sekunde.