US-Forscher entwickeln Hybrid-Gehirnchip mit 70.000 lebenden Neuronen

Die Forscher gehen davon aus, dass das System die Entwicklung einen neuen Ansatz für KI-Systeme bieten kann, die die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns genauer nachbilden. „Das eigentliche Engpassproblem für die KI in naher Zukunft ist der Energieverbrauch." „Unser Gehirn verbraucht nur einen winzigen Bruchteil – etwa ein Millionstel – der Energie, die heutige KI-Systeme für vergleichbare Aufgaben benötigen", erklärte Tian-Ming Fu, assoziiertes Mitglied am Princeton Neuroscience Institute, in einer Erklärung.

Das Gerät besteht aus einem flexiblen dreidimensionalen elektronischen Gitter, das in im Labor gezüchtete Netzwerke aus lebenden Gehirnzellen eingebettet werden kann. Die Zellen wachsen um und durch das Gitter und bilden so eine stabile Verbindung zwischen biologischem Gewebe und elektronischen Komponenten.

Integrierte Sensoren überwachen die elektrische Aktivität des neuronalen Netzwerks, während eingebaute Stimulatoren Signale zurück in die Zellen senden können. Der Chip verfügt über ein Netzwerk 70.000 biologischen Neuronen, die auf einem 3D-Gitter mit Dutzenden mikroskopischer Elektroden angeordnet sind, welche die Aktivität der Gehirnzellen erfassen und manipulieren können.

Moegliche Anwendungen

Im Gegensatz zu früheren Systemen, die hauptsächlich mit Zellen an der Oberfläche neuronaler Kulturen interagierten, ist die neue Plattform dafür ausgelegt, tief innerhalb dreidimensionaler neuronaler Strukturen zu operieren. Dies ermöglicht eine direkte Überwachung und Stimulation im gesamten Netzwerk und bietet Zugang zu neuronaler Aktivität und Vernetzung, die zuvor schwer zu erreichen waren.

Die Elektronik besteht aus weichen Materialien mit mechanischen Eigenschaften, die denen ähneln, sodass das Gerät über längere Zeiträume mit lebenden Zellen integriert bleibt, ohne deren Verhalten signifikant zu stören.

Forscher berichteten über eine stabile Interaktionsverfolgung über einen Zeitraum zeigte zudem, dass dreidimensionale biologische neuronale Netzwerke eine reichhaltigere Vernetzung und ein höheres Rechenpotenzial bieten als herkömmliche ebene zweidimensionale Kulturen.

Moegliche Anwendungen

Die integrierte Schnittstelle ermöglichte eine schnellere und effizientere Stimulation und Schulzung neuronaler Netzwerke im Vergleich zu konventionellen 2D-Systemen. Lebende neuronale Rechenarchitekturen: Die Entwicklung von 3D-MIND führt eine neue Methode ein, um elektronische Systeme direkt mit dreidimensionalen Netzwerken aus im Labor gezüchteten Gehirnzellen zu verbinden.

Die Forscher gehen davon aus, dass dieser Ansatz die Entwicklung zukünftiger, vom Gehirn inspirierter Rechensysteme unterstützen könnte, die mit einem deutlich geringeren Energieverbrauch arbeiten als viele aktuelle KI-Plattformen.

Neben Anwendungen im Bereich des Rechnens könnte das System auch als Forschungsinstrument dienen, um zu untersuchen, wie neuronale Schaltkreise in realistischen dreidimensionalen Umgebungen entstehen, sich anpassen und funktionieren.

Die Plattform könnte die Arzneimittelscreening-Verfahren verbessern,

Die Plattform könnte die Arzneimittelscreening-Verfahren verbessern, indem sie biologisch genauere Labormodelle bereitstellt, und Wissenschaftlern ermöglichen, neurologische Erkrankungen unter kontrollierten Bedingungen zu untersuchen.

Zukünftige Arbeiten werden sich auf die Verfeinerung des Geräts konzentrieren, um die Gehirnentwicklung zu erforschen, spezifische neurologische Erkrankungen zu modellieren und experimentelle Therapien zu testen. Die Forscher erweitern zudem das System durch die Integration zusätzlicher Sensoren und Elektroden, um die Komplexität und Leistungsfähigkeit der neuronalen Schnittstelle zu steigern.

Das Team untersucht Methoden, um das Lernen und die Anpassung biologischer neuronaler Netzwerke besser zu steuern, und kombiniert die Plattform mit Technologien wie der optischen Bildgebung, um tiefere Einblicke in die Gehirnaktivität zu gewinnen. Gleichzeitig laufen Bemühungen darauf hinaus, großflächige dreidimensionale Fertigungstechniken zu verbessern, damit die Geräte konsistenter hergestellt werden können.

Langfristig streben die Forscher an, praxistaugliche Hybridsysteme zu entwickeln, die Biologie und Elektronik für Anwendungen in beiden Bereichen – Informatik und Medizin – vereinen.