Ein Forschungsteam in Australien kombiniert im Labor gezüchtete menschliche Gehirnzellen mit Siliziumchips, um ein Computersystem zu entwickeln, das herkömmliche Hardware übertrifft.
Das sogenannte „DishBrain“-System erhalten(Öffnet in einem neuen Fenster) Etwa 400.000 US-Dollar an Fördermitteln aus einem australischen Nationalverteidigungsfonds. Wenn das Gehirn-Computer-Chip-System erfolgreich ist, könnte es dem Land in verschiedenen KI-Bereichen einen Vorsprung verschaffen, so Associate Professor Adeel Razi von der Monash University in Melbourne, der das Projekt leitet.
„Diese neue Technologiefähigkeit könnte in Zukunft möglicherweise die Leistung bestehender, rein siliziumbasierter Hardware übertreffen“, sagte Razi in der Finanzierungsankündigung.
Die Forschung stammt aus einer Partnerschaft zwischen einem Startup namens Kortikale Labore(Öffnet in einem neuen Fenster) und Monash University. Mithilfe einer Kombination aus Ratten- und menschlichen Stammzellen haben sie rund 800.000 Gehirnzellen auf einem Siliziumchip gezüchtet, „der über eine Reihe von Stiften verfügt, die elektrische Impulse in die Nervenstruktur senden und im Gegenzug Impulse zurückempfangen“, sagt Cortical Labs.
(Quelle: Cortical Labs)
Mit dem Computerchip lassen sich dann Gehirnzellen simulieren und deren Aktivität auslesen, wodurch BrainDish zu einer Art biologischer CPU wird. Bereits im Oktober das Team zeigte(Öffnet in einem neuen Fenster) dass die Technologie so programmiert werden kann, dass sie elementare Aufgaben ausführt, darunter auch das Spielen des Spiels Pong.
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Obwohl die Forschung noch in den Kinderschuhen steckt, sieht die Gruppe Potenzial darin, denselben Ansatz zur Steuerung komplexerer KI-Systeme zu nutzen. In der Ankündigung deutete das Team an, dass BrainDish im Vergleich zu herkömmlichen KI-Programmen, die strengere Speichergrenzen haben, über mehr Kapazitäten für „lebenslanges Lernen“ verfügt.
„Wir werden diesen Zuschuss nutzen, um bessere KI-Maschinen zu entwickeln, die die Lernfähigkeit dieser biologischen neuronalen Netze nachbilden“, fügte Razi hinzu. „Dies wird uns dabei helfen, die Hardware- und Methodenkapazität so weit zu erweitern, dass sie einen brauchbaren Ersatz dafür darstellen in silico Rechnen.“
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