Künstliche Intelligenz: Es wurde ein Chip entwickelt, der die Gehirnaktivität nachahmt

Seit Jahrzehnten träumen Wissenschaftler davon, ein Computersystem zu entwickeln, das die Fähigkeit des menschlichen Gehirns, neue Probleme zu erlernen, nachbilden könnte.

Wissenschaftler am Massachusetts Institute of Technology sind diesem Ziel nun einen großen Schritt näher gekommen: Sie haben einen Computerchip entwickelt, der die Anpassung der Gehirnneuronen an neue Informationen nachahmt. Dieses Phänomen, bekannt als Plastizität, liegt vermutlich vielen Gehirnfunktionen zugrunde, darunter Lernen und Gedächtnis.

Mit rund 400 Transistoren kann der Siliziumchip die Aktivität einer einzelnen Gehirnsynapse nachahmen – der Verbindung zwischen zwei Neuronen, die die Informationsübertragung von einem Neuron zum anderen ermöglicht. Die Forscher erwarten, dass der Chip Neurowissenschaftlern helfen wird, die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen. Er könnte auch zur Entwicklung neuronaler Prothesen wie künstlicher Netzhäute eingesetzt werden, sagt Projektleiter Chi-Sang Poon.

Modellierung von Synapsen

Das Gehirn besteht aus etwa 100 Milliarden Neuronen, die jeweils Synapsen mit vielen anderen Neuronen bilden. Eine Synapse ist der Raum zwischen zwei Neuronen (präsynaptischen und postsynaptischen Neuronen). Das präsynaptische Neuron setzt Neurotransmitter wie Glutamat und GABA frei, die an Rezeptoren auf der postsynaptischen Membran der Zelle binden und Ionenkanäle aktivieren. Das Öffnen und Schließen dieser Kanäle führt zu einer Veränderung des elektrischen Potenzials der Zelle. Ändert sich das Potenzial stark genug, löst die Zelle einen elektrischen Impuls aus, ein sogenanntes Aktionspotenzial.

Die gesamte synaptische Aktivität hängt von Ionenkanälen ab, die den Fluss geladener Ionen wie Natrium, Kalium und Kalzium steuern. Diese Kanäle spielen auch eine Schlüsselrolle bei zwei Prozessen, der Langzeitpotenzierung (LTP) und der Langzeitdepression (LTD), die Synapsen stärken bzw. schwächen.

Die Wissenschaftler haben ihren Computerchip so konzipiert, dass die Transistoren die Aktivität verschiedener Ionenkanäle nachahmen können. Während die meisten Chips im binären Ein-/Aus-Modus arbeiten, fließen die elektrischen Ströme auf dem neuen Chip analog durch die Transistoren. Ein Gradient des elektrischen Potenzials bewirkt, dass der Strom durch die Transistoren fließt, so wie Ionen durch die Ionenkanäle einer Zelle fließen.

„Wir können die Parameter des Schaltkreises so einstellen, dass sie sich auf einen bestimmten Ionenkanal konzentrieren“, sagt Poon. „Jetzt können wir jeden Ionenprozess in einem Neuron erfassen.“

Der neue Chip stelle „einen bedeutenden Fortschritt in den Bemühungen dar, biologische Neuronen und synaptische Plastizität auf einem CMOS-Chip (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) zu untersuchen“, sagt Dean Buonomano, Professor für Neurobiologie an der University of California in Los Angeles, und fügt hinzu: „Der Grad des biologischen Realismus ist beeindruckend.“

Die Wissenschaftler planen, mit ihrem Chip Systeme zur Simulation bestimmter neuronaler Funktionen, beispielsweise der visuellen Verarbeitung, zu entwickeln. Solche Systeme könnten deutlich schneller sein als digitale Computer. Selbst Hochleistungsrechner benötigen Stunden oder Tage, um einfache Gehirnschaltkreise zu simulieren. Mit dem analogen System des Chips sind die Simulationen schneller als in biologischen Systemen.

Ein weiteres potenzielles Anwendungsgebiet dieser Chips ist die Anpassung der Interaktion mit biologischen Systemen wie künstlichen Netzhäuten und Gehirnen. In Zukunft könnten diese Chips zu Bausteinen für Geräte mit künstlicher Intelligenz werden, sagt Poon.