Forscher der Northwestern University haben gedruckte künstliche Neuronen entwickelt, die erstmals nachweislich mit lebendem Hirngewebe kommunizieren – ein Durchbruch, der sowohl die Neuroprothetik als auch das energieeffiziente Computing grundlegend verändern könnte.
Künstliche Neuronen kommunizieren erstmals mit lebendem Hirngewebe
Ingenieuren der Northwestern University ist es gelungen, gedruckte künstliche Neuronen herzustellen, die elektrische Signale erzeugen und damit echte Gehirnzellen aktivieren können. Die Experimente an Mausgehirngewebe markieren einen konkreten Schritt in Richtung funktionsfähiger Schnittstellen zwischen elektronischen Systemen und dem menschlichen Nervensystem.
Gedruckte Neuronen als Brücke zwischen Elektronik und Biologie
Die an der Northwestern University entwickelten Bauteile werden mithilfe eines Aerosol-Jet-Druckers auf einem flexiblen Polymersubstrat aufgetragen. Das Verfahren erlaubt eine kostengünstige und skalierbare Produktion. Die künstlichen Neuronen erzeugen elektrische Signale, die in ihrer Charakteristik biologischen Aktionspotenzialen stark ähneln – also jenen Impulsen, mit denen echte Neuronen miteinander kommunizieren.
In Experimenten mit Hirngewebeschnitten von Mäusen lösten die gedruckten Neuronen messbare Reaktionen in biologischen Nervenzellen aus. Damit wurde erstmals eine bidirektionale Kompatibilität zwischen elektronischen Bauteilen und lebendem Nervengewebe auf dieser Ebene demonstriert. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Nature Nanotechnology veröffentlicht.
Zwei Anwendungsfelder im Fokus: Neuroprothetik und energieeffizientes Computing
Die Forschungsgruppe unter Leitung von Mark C. Hersam sieht zwei zentrale Einsatzgebiete für die Technologie:
1. Medizinische Anwendung – Brain-Machine-Interfaces
Implantate, die direkt mit dem Nervensystem kommunizieren, könnten künftig bei der Wiederherstellung von Hör-, Seh- oder Motorikfunktionen eingesetzt werden. Solche Schnittstellen existieren bereits in frühen Formen, scheitern aber häufig an der mangelnden biologischen Verträglichkeit herkömmlicher Elektronik.
2. Energieeffizienz in der KI-Hardware
Hersam benennt ein grundlegendes Problem moderner KI-Systeme: den enormen Energieverbrauch.
„Das Gehirn ist um fünf Größenordnungen energieeffizienter als heutige Computerhardware.”
— Mark C. Hersam, Northwestern University
Aktuelle Large Language Models und andere KI-Anwendungen erfordern datenintensives Training, das zu einem massiven Strombedarf führt. Hardware, die sich an den Kommunikationsprinzipien biologischer Neuronen orientiert – sogenannte neuromorphe Systeme –, könnte diesen Verbrauch signifikant senken.
Neuromorphes Computing gewinnt industriell an Bedeutung
Der Ansatz der Northwestern-Forscher fügt sich in einen breiteren Trend ein. Intel, IBM und verschiedene Startups arbeiten seit Jahren an neuromorpher Hardware. Bislang handelt es sich jedoch meist um rein elektronische Systeme, die biologische Prinzipien nachahmen.
Die gedruckten Neuronen aus Evanston gehen einen anderen Weg: Sie streben eine direkte biologisch-elektronische Kopplung an, statt lediglich das Gehirn zu imitieren.
Bis zur marktfähigen Anwendung sind weitere Schritte erforderlich – darunter Tests an lebendem Gewebe unter physiologischen Bedingungen sowie die Entwicklung geeigneter Verkapselungsverfahren für implantierbare Varianten. Die grundsätzliche Funktionsfähigkeit der Signalkommunikation gilt nach dieser Studie jedoch als belegt.
Relevanz für die Industrie
Für deutsche Unternehmen sind zwei Bereiche besonders relevant:
- Medizintechnik: Hersteller von Cochlea-Implantaten, neurologischen Stimulationsgeräten oder Rehabilitationstechnologie sollten diese Entwicklung mittelfristig im Blick behalten.
- Rechenintensive Branchen: Technologieverantwortliche in Finanzdienstleistungen, Logistik oder Fertigung könnten langfristig von neuromorpher Hardware als Alternative zu energieintensiven GPU-Architekturen profitieren.
