In diesem Computer stecken 80.000 lebende Hirnzellen

Ein Computer, der aus Zehntausenden von lebenden Gehirnzellen besteht, kann einfache Muster aus Licht und Elektrizität erkennen. Mit dieser Meldung sorgte jüngst das Fachmagazin "New Scientist" für Aufsehen. Für das Projekt haben die Forschenden rund um Andrew Dou von der University of Illinois 80.000 Gehirnzellen aus umprogrammierten Mäusestammzellen in einer Petrischale gezüchtet.

Das Verfahren ähnelt dem zur Herstellung von sogenannten Minigehirnen. Das sind Neuronenklumpen, die zur Untersuchung von Intelligenz genutzt werden, schreibt das Fachmagazin. Im Gegensatz zu Minigehirnen waren die Neuronen beim Hirn-PC nicht dreidimensional, sondern in einer Schicht angeordnet. Schließlich wurde die Handteller große Maschine in einem Inkubator untergebracht, um die Zellen am Leben zu halten.

Vom Hirn-PC zum Roboter

In einem ersten Test konnte die fleischgewordene Maschine zehn verschiedene Muster erkennen. Dafür sind die Muster über einen Zeitraum von einer Stunde immer und immer wieder abgespielt worden. So lernte der Hirn-PC dazu. Nach einer Ruhezeit von 30 Minuten konnte das Gerät mit hoher Zuverlässigkeit die Muster erkennen. Das Team präsentierte seine Arbeit kürzlich am American Institute of Physics.

Warum macht man das aber überhaupt? Eine Option: Bei dem sogenannten Reservoir Computing werden Neuronen aus lebenden Zellen mit herkömmlichen Computerchips kombiniert. Die Idee ist, dass die Arbeitsteilung zwischen Neuronen und Silizium den Zeit- und Energieaufwand für das Training neuronaler Netze verringert, erklärt etwa Pcgamer.com

Lebende Computer entwickeln

Entferntes Ziel der Forschenden ist es, dereinst lebende Computer und Roboter zu entwickeln. So könnten in Zukunft die Erkenntnisse aus der Hirn-PC-Forschung mit anderen Forschungsarbeiten kombiniert werden. Damit soll dann eine quasi denkende Maschine entstehen, die sich mit Muskelgewebe fortbewegen kann. Die Neuronen in einem solchen Roboter würden dafür sorgen, dass dieser die Umgebung wahrnehmen und die Eingaben sofort und mit weniger Vermittlung verarbeiten könnte, erklärt Nicolas Rouleau von der Wilfrid Laurier University in Kanada.