Winzige Nervengewebe-Kügelchen als Bauteile künftiger Rechner – was nach Science-Fiction klingt, hat ein Team der Universität Bristol nun ein Stück greifbarer gemacht. Die Forscher speisten Tastdaten von Braille-Buchstaben in sogenannte Hirnorganoide ein und konnten aus deren Antwort anschließend wieder ablesen, welches Zeichen gemeint war. Die Studie erschien am 16. Oktober im Fachjournal Frontiers in Artificial Intelligence.
Organoide werden aus Stammzellen gezüchtet und bilden einfache Strukturen des menschlichen Vorderhirns nach. Jedes der verwendeten Gebilde ist kleiner als ein Millimeter und enthält ungefähr 10.000 Nervenzellen. Auf einer Platte mit Mikroelektroden lassen sie sich gezielt mit Stromimpulsen reizen, während ihre Aktivität aufgezeichnet wird.
Zunächst tastete ein Sensor alle 26 Zeichen der Blindenschrift ab. Die Messwerte übersetzte das Team in Reizmuster und schickte sie an das Gewebe. Ein einfacher Lernalgorithmus versuchte dann, aus den Signalen der Neuronen auf den Buchstaben zu schließen. Bei einem Organoid lag er in rund 61 Prozent der Fälle richtig, im Verbund von drei Organoiden in etwa 83 Prozent.
Auch gegenüber künstlichem Rauschen erwies sich das Trio als robuster als ein Algorithmus, der die gestörten Rohdaten direkt auswertete. Warum mehrere Organoide besser abschneiden, ist nicht geklärt. Erstautor Tianyi Liu vermutet, dass die individuellen Unterschiede zwischen den Zellhaufen einander ergänzen.
Die Gruppe betont zugleich die Grenzen: Gelernt haben die Organoide nichts, getestet wurde nur eine einzige, festgelegte Aufgabe. Als Nächstes sollen Oberflächen, Kanten und Rückkopplungsschleifen folgen. Das Fernziel sind biohybride Computer, die mit einem Bruchteil der Energie heutiger Chips auskommen. Bis dahin ist es ein weiter Weg: Damit solche Systeme verlässlich arbeiten, müssten sich die Organoide deutlich einheitlicher verhalten als bisher. Gerade die Vielfalt, die im Experiment half, macht eine standardisierte Technik nämlich schwierig.
