SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Das US-amerikanische Startup Eon Systems hat eine bedeutende Entwicklung in der Neurowissenschaft vorgestellt: eine vollständige Gehirn-Emulation, die in der Lage ist, mehrere Verhaltensweisen zu simulieren. Diese Innovation könnte die Forschung zur digitalen Nachbildung biologischer Gehirne revolutionieren.
Das US-amerikanische Startup Eon Systems hat mit der Präsentation einer vollständigen Gehirn-Emulation in einem simulierten Körper einen bedeutenden Meilenstein in der Neurowissenschaft erreicht. Diese Emulation, die mehrere Verhaltensweisen zeigen kann, wurde von Dr. Alex Wissner-Gross, einem der Mitgründer des Unternehmens, vorgestellt. Die Technologie basiert auf der Idee der Whole-Brain Emulation (WBE), bei der ein biologisches Gehirn neuronengenau digital kopiert und in Simulationen betrieben wird.
Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die sich auf entkörperte Gehirne oder animierte Körper ohne neuronale Grundlage beschränkten, verbindet Eon Systems erstmals ein komplettes, auf einem biologischen Connectom basierendes Gehirn mit einem physikalisch simulierten Körper. Diese Simulation arbeitet in einem geschlossenen Regelkreis, bei dem sensorische Eingaben vom Gehirn verarbeitet werden und neuronale Signale Motorbefehle erzeugen, die der simulierte Körper ausführt.
Die Demonstration der Gehirn-Emulation zeigt bereits mehrere erkennbare Verhaltensweisen, wie Grooming, Fütterung und Nahrungsforage. Diese Verhaltensweisen verdeutlichen, dass das Gehirnmodell in Kombination mit einem simulierten Körper erste sensorimotorische Schleifen realisieren kann, die über einfache Reiz-Reaktions-Ketten hinausgehen. Dennoch gibt es wichtige Einschränkungen, wie neuronale Vereinfachungen und Herausforderungen bei der Gehirn-Körper-Kopplung.
Langfristig plant Eon Systems, die größte connectom-basierte Gehirn-Emulation zu entwickeln, die auch Maus- und später menschliche Gehirne digital abbilden soll. Diese Entwicklungen könnten die Grundlage für digitale Gehirnmodelle auf menschlicher Ebene legen und einen qualitativen Fortschritt in der Neurowissenschaft und der KI-Forschung markieren.
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