Ingenieure der Northwestern University in Illinois, USA, haben einen Meilenstein in der Hardwareforschung für künstliche Intelligenz erreicht: Sie haben künstliche Neuronen gedruckt, die direkt mit lebenden Gehirnzellen kommunizieren können. Dieser Durchbruch, der am 15. April in der Zeitschrift Nature Nanotechnology veröffentlicht wurde, eröffnet den Weg zu Gehirn-Maschine-Schnittstellen, die natürlicher mit dem menschlichen Nervensystem zusammenarbeiten – und zu Computersystemen, die weit weniger Energie verbrauchen als heutige Rechenzentren.
Das Problem, das diese Forschung antreibt
Moderne Systeme der künstlichen Intelligenz sind leistungsstark, aber auch außerordentlich energiehungrig. Für das Training großer Sprachmodelle und das Ausführen von Inferenzen im großen Maßstab sind Rechenzentren erforderlich, die Gigawatt Strom verbrauchen. Mark Hersam, Materialwissenschaftsprofessor an der Northwestern University, der die Studie leitete, beschrieb das Ausmaß der Herausforderung deutlich: Die aktuellen Trends deuten auf Rechenzentren der nächsten Generation hin, für deren Betrieb spezielle Kernkraftwerke erforderlich wären. Über den Strom hinaus sind Rechenzentren auf enorme Wassermengen zur Kühlung angewiesen, was die bereits angespannte Wasserversorgung zusätzlich belastet.
Im Gegensatz dazu benötigt unser Gehirn etwa 20 Watt – etwa so viel Strom wie eine schwache Glühbirne. Hersam und sein Team argumentieren, dass das Gehirn fünf Größenordnungen energieeffizienter ist als ein digitaler Computer, was die biologische neuronale Architektur zum überzeugendsten Modell für Computerhardware der nächsten Generation macht.
Wie die gedruckten Neuronen funktionieren
Das Team baute seine künstlichen Neuronen mit einem Verfahren namens Aerosol-Jet-Druck auf, bei dem Schichten elektronischer Tinte auf ein flexibles Polymersubstrat aufgetragen werden. Die Tinte enthält zwei Schlüsselmaterialien: nanoskalige Flocken aus Molybdändisulfid, das als Halbleiter fungiert, und Graphen, das als elektrischer Leiter dient. Zusammen bilden diese Materialien ein Gerät, das als memristives Nanoblattnetzwerk bekannt ist – eine Struktur, deren elektrischer Widerstand sich aufgrund früherer Aktivitäten ändert, ähnlich wie eine biologische Synapse bei wiederholter Verwendung stärker oder schwächer wird.
Eine entscheidende Erkenntnis kam aus einer unerwarteten Quelle: dem stabilisierenden Polymer, das Forscher normalerweise nach dem Drucken verbrennen. Das Northwestern-Team entdeckte, dass durch die nur teilweise Zersetzung des Polymers, anstatt es vollständig zu entfernen, kontrollierte Unvollkommenheiten in das gedruckte Material eingebracht werden konnten. Diese Unvollkommenheiten erzeugen einen schmalen leitenden Kanal, durch den der elektrische Strom konzentriert wird. Wenn Strom durch diesen Kanal fließt, schaltet sich das Gerät schnell ein und aus und erzeugt starke Spannungsspitzen.
Diese Spannungsspitzen ähneln stark den Aktionspotentialen – den elektrischen Impulsen –, die echte Neuronen erzeugen, wenn sie feuern. Entscheidend ist, dass die Geräte nicht einfach einen gleichmäßigen Ein-Aus-Impuls erzeugen. Sie erzeugen eine große Vielfalt an Schussmustern, darunter isolierte Spitzen, anhaltende Ausbrüche und rhythmische Schwingungen, die der Verhaltensvielfalt biologischer Neuronen entsprechen und es dem Gehirn ermöglichen, Informationen mit bemerkenswerter Effizienz zu kodieren.
Kommunikation mit lebendem Gewebe
Um zu testen, ob die künstlichen Neuronen mehr können, als nur biologischen Signalen zu ähneln, arbeiteten die Forscher mit der Neurobiologieprofessorin Indira Raman aus dem Nordwesten zusammen. Das Team verband seine gedruckten Geräte mit Schnitten des Kleinhirns von Mäusen – der Gehirnregion, die die motorische Koordination steuert – und feuerte Signale in das lebende Gewebe.
Die biologischen Neuronen reagierten. Die künstlichen Neuronen erzeugten Signale mit der richtigen Form und dem richtigen Timing, um echte neuronale Schaltkreise im Gewebe zu aktivieren, und demonstrierten damit ein Maß an Biokompatibilität, das frühere neuromorphe Geräte nicht erreicht hatten.
„Man kann sehen, wie die lebenden Neuronen auf unser künstliches Neuron reagieren“, sagte Hersam. „Wir haben also gezeigt, dass Signale nicht nur die richtige Zeitskala, sondern auch die richtige Spitzenform haben, um direkt mit lebenden Neuronen zu interagieren.“
Das Forschungsteam erreichte diese Ergebnisse mit nur zwei gedruckten Neuronen in Kombination mit grundlegenden Schaltkreiskomponenten – ein starker Kontrast zu herkömmlichen neuromorphen Chips, die Millionen gleichförmiger künstlicher Neuronen erfordern, um auch nur eine bescheidene Funktionalität zu erreichen.
Auswirkungen auf Gehirn-Maschine-Schnittstellen
Die Fähigkeit, direkt mit lebendem Nervengewebe zu kommunizieren, birgt großes Potenzial für die Medizintechnik. Neuroprothesen – Geräte, die verlorene sensorische oder motorische Funktionen wiederherstellen – stehen derzeit vor einer grundlegenden Einschränkung: Starre Silikonelektroden stimulieren Neuronen auf eine grobe, unpräzise Art und Weise, die das Gehirn mit der Zeit nicht gut verträgt. Ein flexibles, gedrucktes Gerät, das biologisch genaue Signale erzeugen kann, könnte die Leistung und Langlebigkeit von Implantaten verbessern, die zur Wiederherstellung von Hörvermögen, Sehvermögen oder Bewegung entwickelt wurden.
Auch die Flexibilität des bedruckten Substrats ist für die praktische Implantation von Bedeutung. Starre Elektronik, die an weichem, sich bewegendem Gehirngewebe anliegt, verursacht mit der Zeit mechanische Belastungen und Entzündungen. Weiche, flexible Geräte wie die vom Northwestern-Team entwickelten bewegen sich mit dem Gewebe und reduzieren möglicherweise Langzeitschäden.
Ein längerer Weg zu energieeffizienter KI
Die weiter entfernte – aber potenziell transformative – Anwendung ist energieeffiziente Hardware für künstliche Intelligenz. Heutige Siliziumchips erreichen eine hohe Rechenkomplexität, indem sie Milliarden identischer Transistoren zusammenpacken. Das Gehirn erreicht durch Diversität eine weitaus höhere Effizienz: Verschiedene Arten von Neuronen mit unterschiedlichem Feuerverhalten arbeiten zusammen, sodass das System Informationen mit weitaus weniger Gesamtkomponenten kodieren und verarbeiten kann.
Hersams Team zeigte, dass ihr Herstellungsansatz in einem einzigen druckbaren Prozess künstliche Neuronen mit unterschiedlichem, komplexem Feuerverhalten erzeugen kann. Diese Technik erfordert nicht die teuren, streng kontrollierten Halbleiterfertigungsanlagen, die für Siliziumchips erforderlich sind. Mithilfe weicher Materialien und Druckmethoden stellten die Forscher Geräte her, die dem Verhaltensreichtum biologischer Neuronen bei einem Bruchteil der Herstellungskomplexität nahekommen.
„Silizium erreicht Komplexität durch Milliarden identischer Geräte“, sagte Hersam. „Alles ist gleich, starr und fixiert, sobald es hergestellt ist. Das Gehirn ist das Gegenteil. Es ist heterogen, dynamisch und dreidimensional. Um in diese Richtung zu gehen, brauchen wir neue Materialien und neue Wege, Elektronik zu bauen.“
Forscher warnen davor, dass die Umsetzung der Labordemonstration in praktische Computerhardware Jahre der Weiterentwicklung erfordern wird. Der Weg von einem vielversprechenden Gerät zu einem herstellbaren Chip, den Rechenzentren übernehmen können, ist lang und ungewiss. Dennoch liefert die Studie einen Machbarkeitsnachweis: Gedruckte, flexible Materialien können die Art vielfältiger, biologisch realistischer neuronaler Signale erzeugen, die für effizientere KI-Hardware erforderlich sind.
Kontext innerhalb eines umfassenderen Wandels
Der Durchbruch im Nordwesten kommt zu einem Zeitpunkt, an dem die Branche der künstlichen Intelligenz ernsthaft mit den Energiekosten einer weiteren Skalierung zu kämpfen hat. Zu den konkurrierenden Ansätzen für effizientere KI-Hardware gehören photonische Chips, die Licht statt Elektrizität verwenden, spezielle Inferenzprozessoren und eine Reihe neuromorpher Designs von Unternehmen wie Intel und IBM. Der Ansatz mit gedruckten Neuronen zeichnet sich durch die Verwendung weicher, flexibler Materialien und durch seine nachgewiesene Fähigkeit aus, direkt mit biologischem Gewebe in Kontakt zu treten – eine Kombination, mit der derzeit keine der silikonbasierten Alternativen mithalten kann.
Diese Studie wurde von der National Science Foundation der USA unterstützt. Zum Forschungsteam gehörten Wissenschaftler der Northwestern-Abteilungen für Materialwissenschaften, Neurobiologie und Elektrotechnik, was den inhärent interdisziplinären Charakter der Arbeit widerspiegelt, die an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, Neurowissenschaften und Nanotechnologie liegt.
