PRINCETON / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Princeton University haben ein 3D-Gerät entwickelt, das lebende Gehirnzellen mit fortschrittlicher Elektronik kombiniert. Diese Innovation könnte die Energieeffizienz von KI-Systemen erheblich verbessern, indem sie die Rechenleistung des menschlichen Gehirns nachahmt.
Die Verschmelzung von Biologie und Elektronik hat einen neuen Meilenstein erreicht. Forscher der Princeton University haben ein 3D-programmierbares Gerät entwickelt, das lebende Gehirnzellen mit fortschrittlicher Elektronik kombiniert. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie wir über künstliche Intelligenz und neuronale Netzwerke denken, revolutionieren. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, bei denen Zellen auf flachen Oberflächen gezüchtet wurden, nutzt dieses Gerät ein flexibles, mikroskopisches Metallgitter als Gerüst, das es Zehntausenden von Neuronen ermöglicht, sich um und durch die Sensoren zu entwickeln.
Das Gerät, das in der Fachzeitschrift Nature Electronics veröffentlicht wurde, zeigt, dass dieses ‘biologische neuronale Netzwerk’ in der Lage ist, komplexe elektrische Muster zu erkennen. Dies bietet eine hocheffiziente Alternative zu den energieintensiven KI-Systemen von heute. Während moderne KI-Systeme enorme Mengen an Energie verbrauchen, um ähnliche Berechnungen durchzuführen, verwendet das menschliche Gehirn nur etwa ein Millionstel dieser Energie. Diese Technologie könnte helfen, diese Kluft zu schließen.
Die Forscher verwendeten fortschrittliche Fertigungstechniken, um ein 3D-Gitter aus mikroskopischen Metalldrähten und Elektroden zu schaffen, das von einer dünnen Epoxidbeschichtung unterstützt wird. Diese Beschichtung ist so dünn, dass sie genau die richtige Flexibilität hat, um mit den weichen Neuronen zu interagieren, die sich darum entwickeln. Das Team nutzte das Gitter als Gerüst, um Zehntausende von Neuronen zu einem riesigen 3D-Netzwerk zu kultivieren, das zur Berechnung verwendet werden kann.
Die langfristige Stabilität des Systems wurde über einen Zeitraum von mehr als sechs Monaten erfolgreich verfolgt und stimuliert. Dabei beobachteten die Forscher, wie sich die Verbindungen zwischen den Neuronen entwickelten und verstärkten. Durch das Training eines Algorithmus zur Interpretation der neuronalen Aktivität konnte das System zwischen verschiedenen räumlichen und zeitlichen Mustern von elektrischen Impulsen unterscheiden. Diese Fähigkeit zur Mustererkennung könnte in Zukunft zu komplexeren Aufgaben skaliert werden.
Die Arbeit wurde gemeinsam von Tian-Ming Fu, Assistenzprofessor für Elektrotechnik und Computertechnik, James Sturm, Stephen R. Forrest Professor für Elektrotechnik und Computertechnik, und Kumar Mritunjay, einem Postdoktoranden in Elektrotechnik und Computertechnik, geleitet. Während das System ursprünglich entwickelt wurde, um grundlegende Probleme in der Neurowissenschaft zu untersuchen, erkannten die Forscher, dass es auch Licht auf einen wichtigen Engpass der modernen KI-Technologie werfen könnte: den Energieverbrauch.
Langfristig hoffen die Forscher, dass diese Technologie nicht nur die Geheimnisse der Gehirnverarbeitung aufdecken, sondern auch zur Behandlung neurologischer Erkrankungen beitragen könnte. Da das Gitter flexibel ist und die natürliche Struktur des Gehirns nachahmt, könnte es schließlich zu ausgeklügelten Implantaten führen, die mit dem Gehirn in seiner eigenen Sprache kommunizieren und möglicherweise beschädigte Bereiche bei Patienten mit neurologischen Störungen umgehen.
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