LONDON (IT BOLTWISE) – Die Firma Cortical Labs hat einen bedeutenden Fortschritt in der Steuerung lebender neuronaler Systeme erzielt. Durch die Verwendung von menschlichen Gehirnzellen auf einem Chip ist es gelungen, das Ego-Shooter-Spiel Doom zu spielen. Diese Entwicklung zeigt das Potenzial biologischer Chips, komplexe Aufgaben effizienter als herkömmliche KI-Systeme zu bewältigen.
Die Firma Cortical Labs hat kürzlich einen bemerkenswerten Fortschritt in der Nutzung lebender neuronaler Netzwerke erzielt. Bereits 2021 demonstrierte das Unternehmen, dass menschliche Gehirnzellen auf einem Chip in der Lage sind, einfache Spiele wie Pong zu spielen. Nun haben sie diesen Ansatz weiterentwickelt und gezeigt, dass diese biologischen Chips auch komplexere Aufgaben bewältigen können, indem sie das Ego-Shooter-Spiel Doom meistern.
Ein entscheidender Aspekt dieser Entwicklung ist die neuartige Schnittstelle, die es ermöglicht, die biologischen Chips über die Programmiersprache Python zu steuern. Ein unabhängiger Entwickler benötigte lediglich eine Woche, um das System so zu programmieren, dass es Doom spielen konnte. Der verwendete Chip besteht aus etwa 200.000 lebenden Gehirnzellen, die auf Mikroelektroden-Arrays wachsen und sowohl elektrische Signale senden als auch empfangen können.
Obwohl nur ein Viertel der ursprünglich für das Pong-Experiment verwendeten Neuronen eingesetzt wurde, zeigte das System bereits eine bessere Leistung als ein zufällig agierender Spieler. Laut Brett Kagan von Cortical Labs lernen diese neuronalen Netzwerke wesentlich schneller als traditionelle Machine-Learning-Systeme. Experten sehen in der Fähigkeit, mit der Komplexität und den Echtzeit-Entscheidungen von Doom umzugehen, einen bedeutenden Fortschritt für die Steuerung lebender neuronaler Systeme.
Das primäre Ziel dieser Experimente ist nicht der direkte Vergleich mit dem menschlichen Gehirn, sondern die Nutzung einer Technik, die Informationen auf eine ganz bestimmte Art verarbeiten kann. Mit herkömmlichen Computer-Chips sind bestimmte Aufgaben nur schwer umsetzbar. Zukünftige Computer, sei es biologischer oder hybrider Natur, könnten diese Merkmale geschickt einsetzen, um Herausforderungen zu meistern, die von Ungewissheit und den tatsächlichen Geschehnissen in der Welt geprägt sind. Dabei wären sie deutlich effizienter als aktuelle KI-Chips.
Ein konkretes Anwendungsbeispiel, an dem Forscher bereits arbeiten, ist die effizientere Steuerung von Roboterarmen durch solche biologischen Computer. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren und sie steuern, grundlegend verändern. Die Fähigkeit, komplexe Aufgaben in Echtzeit zu bewältigen, könnte in vielen Bereichen von der Robotik bis zur medizinischen Forschung von unschätzbarem Wert sein.
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