Henry Markram untersucht Hirnstrukturen von Tieren in seinem eigenen "Brain Mind"-Labor in Lausanne in der Schweiz mit bioelektrischen Methoden, sprich: Er misst Ströme. Die Messergebnisse speist er in einen Blue-Gene-P-Supercomputer ein. Dieser Rechner simuliert ein neuronales Netz, eine Struktur aus Neuronen und Synapsen. Ein Muster aus feuernden Neuronen im Hirn oder im Computernachbau kann dann "Freude" bedeuten, oder "Das ist das Wort Aber".
Trotz des hohen Takts des Superrechners kommt ein Gehirn 100 Mal schneller zum Ergebnis.
Markram nennt sein Großprojekt Blue Brain, in Anspielung auf die Blaupause, ein Abbild des Gehirns, und hat damit gerade den Jackpot der Europäischen Wissenschaftsförderung geknackt: Eine Milliarde Euro bekommt Blue Brain in den nächsten zehn Jahren. Ein anderer Wissenschaftler dieses Projekts leitet das Brainscales-Labor in Heidelberg: Karlheinz Meier.
"Also ein Neuron kann man sich in einem extrem vereinfachten Bild vorstellen als Kondensator im physikalischen Sinn. Da kann man Ladung einfüllen, und die bleibt dann auch drin, normalerweise, es sei denn, man gibt dem Kondensator eine Möglichkeit, sich zu entladen. Das sind so typische Vorgänge, die auch in einer Zellmembran vor sich gehen. Es gibt zwei Möglichkeiten, das zu behandeln. Man kann es berechnen, oder man kann einfach einen Kondensator in die Hand nehmen und eine Schaltung daraus aufbauen, dann hat man auch ein Neuron. Das muss man nicht berechnen, sondern das ist wirklich ein physikalischer Kondensator, der sich entlädt."
Die Hirnsimulation geht also verschiedene Wege: Markram arbeitet am Großrechner, der mit herkömmlicher Architektur und großem Aufwand neuronale Vorgänge simuliert. Meier baut dagegen einfachste Hirnstrukturen in Form eines Schaltkreises nach, den er gar nicht programmiert. Solch eine im Grunde analoge Maschine heißt neuromorpher Computer, weil sie tatsächlich wie ein Nervennetz aufgebaut ist.
Und sie ist kein Exot. Ein Forschungsprojekt des US-Militärs heißt "Synapse" und hat zum Ziel, neuromorphe Computer "als künstliche Gehirne in Roboter einzusetzen, deren Intelligenz auf dem Niveau von Mäusen, Katzen und letztendlich Menschen sind."
Zu den Vorreitern des kognitiven Computings gehört der amerikanische Computerkonzern IBM. Die Firma verkauft Großrechner, aber sie setzt auch Forschungsschwerpunkte auf viel grundsätzlicherer Ebene. Dazu gehört, fünf menschliche Sinne in den nächsten fünf Jahren zur Simulationsreife zu bringen. Five in Five. Der deutsche Physiker Hendrik Hamann ist für den Geruch zuständig. Er will einer Maschine, am besten einem Smartphone, beibringen, Moleküle aus der Luft zu erkennen, um zum Beispiel einen Asthmatiker vorzuwarnen. Er setzt auf neuronale Netze in Form parallel geschalteter Computer, um mit der riesigen Datenmenge zurecht zu kommen, die die Sensoren liefern.
"Aber auch, weil die Sensoren viel mehr Informationen verbinden müssen. Und dafür muss viel mehr paralleles Prozessieren von Informationen stattfinden. Und der dritte Grund ist natürlich, dass der Computer lernen soll. Und um wirklich gute neuronale Netze zu bauen, wenn Sie solche parallelen Computer haben, ist natürlich sehr viel einfacher, die sind sehr viel stärker."
Trotz des hohen Takts des Superrechners kommt ein Gehirn 100 Mal schneller zum Ergebnis.
Markram nennt sein Großprojekt Blue Brain, in Anspielung auf die Blaupause, ein Abbild des Gehirns, und hat damit gerade den Jackpot der Europäischen Wissenschaftsförderung geknackt: Eine Milliarde Euro bekommt Blue Brain in den nächsten zehn Jahren. Ein anderer Wissenschaftler dieses Projekts leitet das Brainscales-Labor in Heidelberg: Karlheinz Meier.
"Also ein Neuron kann man sich in einem extrem vereinfachten Bild vorstellen als Kondensator im physikalischen Sinn. Da kann man Ladung einfüllen, und die bleibt dann auch drin, normalerweise, es sei denn, man gibt dem Kondensator eine Möglichkeit, sich zu entladen. Das sind so typische Vorgänge, die auch in einer Zellmembran vor sich gehen. Es gibt zwei Möglichkeiten, das zu behandeln. Man kann es berechnen, oder man kann einfach einen Kondensator in die Hand nehmen und eine Schaltung daraus aufbauen, dann hat man auch ein Neuron. Das muss man nicht berechnen, sondern das ist wirklich ein physikalischer Kondensator, der sich entlädt."
Die Hirnsimulation geht also verschiedene Wege: Markram arbeitet am Großrechner, der mit herkömmlicher Architektur und großem Aufwand neuronale Vorgänge simuliert. Meier baut dagegen einfachste Hirnstrukturen in Form eines Schaltkreises nach, den er gar nicht programmiert. Solch eine im Grunde analoge Maschine heißt neuromorpher Computer, weil sie tatsächlich wie ein Nervennetz aufgebaut ist.
Und sie ist kein Exot. Ein Forschungsprojekt des US-Militärs heißt "Synapse" und hat zum Ziel, neuromorphe Computer "als künstliche Gehirne in Roboter einzusetzen, deren Intelligenz auf dem Niveau von Mäusen, Katzen und letztendlich Menschen sind."
Zu den Vorreitern des kognitiven Computings gehört der amerikanische Computerkonzern IBM. Die Firma verkauft Großrechner, aber sie setzt auch Forschungsschwerpunkte auf viel grundsätzlicherer Ebene. Dazu gehört, fünf menschliche Sinne in den nächsten fünf Jahren zur Simulationsreife zu bringen. Five in Five. Der deutsche Physiker Hendrik Hamann ist für den Geruch zuständig. Er will einer Maschine, am besten einem Smartphone, beibringen, Moleküle aus der Luft zu erkennen, um zum Beispiel einen Asthmatiker vorzuwarnen. Er setzt auf neuronale Netze in Form parallel geschalteter Computer, um mit der riesigen Datenmenge zurecht zu kommen, die die Sensoren liefern.
"Aber auch, weil die Sensoren viel mehr Informationen verbinden müssen. Und dafür muss viel mehr paralleles Prozessieren von Informationen stattfinden. Und der dritte Grund ist natürlich, dass der Computer lernen soll. Und um wirklich gute neuronale Netze zu bauen, wenn Sie solche parallelen Computer haben, ist natürlich sehr viel einfacher, die sind sehr viel stärker."
