Künstliche Intelligenz: Ein Chip, der Gehirnaktivität simuliert

Seit vielen Jahrzehnten haben Wissenschaftler davon geträumt, ein Computersystem zu entwickeln, das das Talent des menschlichen Gehirns reproduzieren kann, um neue Herausforderungen zu erforschen.

Wissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology haben nun einen wichtigen Schritt in Richtung dieses Ziels getan, indem sie einen Computerchip entwickelt haben, der den Mechanismus zur Anpassung von Gehirnneuronen als Reaktion auf neue Informationen nachahmt. Dieses Phänomen, bekannt als Plastizität, wird von Wissenschaftlern als Grundlage für viele Gehirnfunktionen, einschließlich Lernen und Gedächtnis, angesehen.

Ungefähr 400 Transistoren und ein Siliziumchip können die Aktivität einer einzelnen Gehirnsynapse simulieren - eine Verbindung zwischen zwei Neuronen, die die Übertragung von Informationen von einem Neuron zu einem anderen erleichtert. Forscher erwarten, dass dieser Chip Neurowissenschaftlern helfen wird, mehr über die Arbeit des Gehirns zu lernen, und dass er auch bei der Entwicklung von neuralen Prothesen wie der künstlichen Netzhaut verwendet werden kann, sagt Projektmanager Chi-Sang-poon.

Simulation von Synapsen

Im Gehirn gibt es etwa 100 Milliarden Neuronen, von denen jede Synapsen mit einer großen Anzahl anderer Neuronen bildet. Synapse - die Lücke zwischen zwei Neuronen (präsynaptischen und postsynaptischen Neuronen). Das präsynaptische Neuron sezerniert Neurotransmitter wie Glutamat und GABA, die an Rezeptoren auf der postsynaptischen Membran der Zelle binden und die Ionenkanäle aktivieren. Das Öffnen und Schließen dieser Kanäle führt zu einer Änderung des elektrischen Potentials der Zelle. Wenn sich das Potential dramatisch genug ändert, löst die Zelle einen elektrischen Impuls aus, der als Aktionspotential bezeichnet wird.

Die gesamte synaptische Aktivität hängt von den Ionenkanälen ab, die den Fluss geladener Ionen wie Natrium, Kalium und Kalzium steuern. Diese Kanäle sind auch Schlüssel in zwei Prozessen, die als Langzeit-Potenzierung (LTP) und Langzeit-Depression (LLC) bekannt sind, die jeweils Synapsen stärken und schwächen.

Wissenschaftler haben einen eigenen Computerchip entwickelt, so dass Transistoren die Aktivität verschiedener Ionenkanäle nachahmen können. Während die meisten Chips im binären Modus arbeiten - "an / aus", fließen die elektrischen Ströme auf dem neuen Chip durch die Transistoren im analogen Modus. Der Gradient des elektrischen Potentials bewirkt, dass die Strömung auf die gleiche Weise durch die Transistoren fließt, wie die Ionen die Ionenkanäle in der Zelle durchqueren.

"Wir können die Schaltungsparameter für die Konzentration auf einen bestimmten Ionenkanal anpassen", sagt Poon. "Jetzt haben wir einen Weg, jeden ionischen Prozess zu erfassen, der im Neuron passiert."

Der neue Chip ist ein „bedeutenden Fortschritte bei den Bemühungen zur Erforschung der biologischen Neuronen und synaptischer Plastizität im CMOS [komplementärer Metall-Oxid-Halbleiter] Chip“, sagt Dean Buonomano, Professor für Neurobiologie an der University of California in Los Angeles, und fügte hinzu, dass „das Niveau des biologischen Realismus ist beeindruckend.

Wissenschaftler planen, mit ihrem Chip Systeme zur Modellierung spezifischer neuronaler Funktionen zu entwickeln, beispielsweise ein visuelles Verarbeitungssystem. Solche Systeme könnten viel schneller sein als digitale Computer. Selbst auf Hochleistungs-Computersystemen sind Stunden oder Tage erforderlich, um einfache Gehirnschaltungen zu simulieren. Mit dem analogen Chip-System ist die Simulation schneller als in biologischen Systemen.

Eine weitere mögliche Anwendung dieser Chips, die Anpassung der Interaktion mit biologischen Systemen, wie der künstlichen Netzhaut und dem Gehirn. In Zukunft könnten diese Chips zu Standardblöcken für künstliche Intelligenzgeräte werden, sagt Poon.