Gehirn-Zellen auf einem Chip lernen in einer Woche Doom zu spielen

Ein Zellhaufen aus menschlichen Gehirnzellen, kaum größer als ein Stecknadelkopf, hat das Kult-Computerspiel Doom gespielt. Dies gilt als wichtiger Erfolg in der Entwicklung praxistauglicher biologischer Computer.

Grundlage für den Praxis-Einsatz

Zwar blieb seine Leistung des Zellverbundes deutlich hinter der von geübten Gamern zurück, doch handelt es sich um eine wichtige Weiterentwicklung in dem Bereich, wie aus einem Bericht von New Scientist hervorgeht. So rückt man inzwischen näher an einen Zustand heran, in dem entsprechende Systeme in der Lage sind, beispielsweise Roboter-Arme zu steuern und dabei mit der eigenen Umwelt zu interagieren.

Bereits 2021 sorgte das australische Unternehmen Cortical Labs für Aufsehen, als es neuronengestützte Chips entwickelte, die das Arcade-Spiel Pong beherrschten. Damals wuchsen mehr als 800.000 lebende Nervenzellen auf sogenannten Mikroelektroden-Arrays, die elektrische Signale senden und empfangen können. Die Forschenden trainierten das System aufwendig, damit es die Schläger auf dem Bildschirm gezielt bewegen konnte.


Inzwischen hat Cortical Labs eine neue Schnittstelle entwickelt, die es ermöglicht, die neuronalen Chips mit der weitverbreiteten Programmiersprache Python anzusteuern. Ein externer Entwickler, Sean Cole, nutzte dieses Werkzeug, um dem System innerhalb etwa einer Woche das Spielen von Doom beizubringen. Laut Brett Kagan von Cortical Labs markiert dies einen Durchbruch: Während das Pong-Projekt noch jahrelange Forschung erforderte, gelang die neue Demonstration in wenigen Tagen, und durch jemanden mit vergleichsweise wenig Erfahrung im Umgang mit biologischen Systemen.

Der aktuelle Chip kam mit nur rund einem Viertel der zuvor eingesetzten Neuronen aus. Im Spiel agierte er besser als ein rein zufällig handelnder Spieler, blieb jedoch deutlich unter menschlichem Spitzenniveau. Bemerkenswert ist laut Kagan jedoch die hohe Lerngeschwindigkeit im Vergleich zu klassischen, siliziumbasierten KI-Systemen. Mit verbesserten Lernalgorithmen könnte die Leistung weiter steigen.

Viele offene Fragen

Forschende wie Andrew Adamatzky von der University of the West of England betonen, dass Doom wesentlich komplexer sei als Pong. Die erfolgreiche Interaktion zeige, wie weit die Kontrolle und das Training lebender neuronaler Systeme inzwischen fortgeschritten seien. Gleichzeitig gibt es noch viele offene Fragen, etwa wie die Zellen die Spielumgebung "wahrnehmen" oder Zielvorgaben umsetzen.

Yoshikatsu Hayashi von der University of Reading sieht in dem Fortschritt großes Potenzial. Seine Arbeitsgruppe arbeitet an ähnlichen biologischen Computersystemen auf Hydrogel-Basis, um damit Roboter-Arme zu steuern. Die Fähigkeit, in Echtzeit mit komplexen, unsicheren Situationen umzugehen, könnte biologischen oder hybriden Rechnern künftig ganz neue Einsatzfelder eröffnen.


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