Künstliche Nerven imitieren erfolgreich menschliche Neuronen

23. Jänner 2012, 17:52
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Deutsche Physiker bestätigen übereinstimmende Eigenschaften

Modernste Supercomputer sind bereits zu schier unglaublichen Rechenleistungen fähig - und doch reicht ihre Effizienz bei weitem nicht an jene des menschlichen Gehirns heran. Um zu ergründen, wie das Gehirn seine Aufgaben auf so überragende Weise bewältigt, versuchen Wissenschafter rund um den Globus Nervenzellen künstlich nachzubauen und so die Grundlagen für künftig noch leistungsfähigere Computer zu legen. Physiker der Universität Bielefeld konnten nun zeigen, dass eine neue Sorte von mikroskopisch kleinen Elektronikbauteilen - sogenannte Memristoren - in der Lage ist, wesentliche Eigenschaften von natürlichen Nerven zu imitieren.

Mit ihrer Forschungsarbeit bestätigen die Wissenschafter die Annahme, dass Memristoren zum Bau künstlicher Gehirne und Nervensysteme genutzt werden können. Ihre Ergebnisse veröffentlichen die Forscher in der Fachzeitschrift "Advanced Materials".

Neue Hoffnungsträger

Memristoren gelten in der Elektrotechnik als neue Hoffnungsträger. 2008 wurde der erste Memristor realisiert, theoretisch erdacht wurde er bereits in den frühen 1970ern. Bauteile dieser Art bestehen zum Beispiel aus Drähten in Nanogröße. Diese Nanodrähte leiten Strom unterschiedlich stark. Wie gut sie leiten beziehungsweise wie stark ihr Widerstand ist, hängt unter anderem davon ab, wie stark der Strom war, der in der Vergangenheit durch sie geflossen ist und wie lange dieser Strom auf sie einwirken konnte. Das ist die Besonderheit eines Memristors: Er lernt und merkt sich seine "Geschichte" - und das auch dann, wenn der Strom abgeklemmt ist.

Ein Memristor funktioniert damit so ähnlich wie ein "Bauteil" im menschlichen Gehirn, über das die Nervenzellen miteinander in Kontakt treten: die Synapse. Auch diese "Brücke" zwischen den Nervenzellen wird stärker, je öfter sie beansprucht wird: Wenn eine Nervenzelle eine andere Nervenzelle langandauernd und wiederholt anregt, dann verändert sich dadurch die Synapse und die Übertragung des Signals wird effizienter.

Wissenschafter wollen die Ähnlichkeit zwischen Synapsen und Memristoren nun etwa nutzen, um Computer zu konstruieren, die ähnlich schnell und stromsparend wie das menschliche Gehirn arbeiten. Ein erster Schritt zu solchen künstlichen neuronalen Netzen ist den Bielefelder Forschern rund um den Experimentalphysiker Andy Thomas gelungen. Bisher war unklar, ob mit der Verstärkung des Signals im Memristor die Nervenzelle tatsächlich imitiert werden kann: Wie stark muss der Strom sein und wann muss er fließen, so dass sich die Leitfähigkeit des Memristors ändert? Die Gruppe um Andy Thomas liefert in ihrer jüngsten Veröffentlichung dazu nun entscheidende Messdaten.

Bestätigte Ähnlichkeiten

Eine Nervenzelle erregt eine andere Nervenzelle, indem sie einen schwachen Stromstoß an sie abfeuert. Solche Stromstöße nennen Wissenschafter "Spikes". Die Bielefelder Forscher haben nun gezeigt, dass ein "Spike" eine bestimmte Zeit durch einen Memristor geleitet werden muss, damit sich die Leitfähigkeit ändert. Mit ihren Experimenten bestätigten die Wissenschafter die Annahme, dass die Übertragungsstärke von Memristoren bei Synapsen von früheren Spikes abhängt.

Ihre Ergebnisse gingen aber noch über diesen Befund hinaus: Sie stellten nicht nur fest, dass Memristoren wie Synapsen reagieren können - sie fanden außerdem heraus, dass sie ähnliche Eigenschaften wie die feuernden Nervenzellen aufweisen. Demnach zeigt der elektrische Widerstand in den elektronischen Bauteilen einen Verlauf wie er in ähnlicher Form in Nervenzellen vorkommt. Den Forschern zufolge springt der Widerstand zwischen zwei festen Werten hin und her, entsprechend dem Verlauf in natürlichen Nervenzellen. (red)

  • Mikroskopisch Aufnahmen einer Schaltung mit 17 Memristoren. Bauelemente wie dieses könnten in Zukunft für die Speicherung und Verarbeitung von Daten genutzt werden.
    foto: j. j. yang, hp labs

    Mikroskopisch Aufnahmen einer Schaltung mit 17 Memristoren. Bauelemente wie dieses könnten in Zukunft für die Speicherung und Verarbeitung von Daten genutzt werden.

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