Effiziente Einwegchips aus organischen Materialien

Informationen zu berechnen und zu verarbeiten, wie es unser Gehirn tut – das würde eine riesige Revolution für alles bedeuten, wofür wir heute klassische Computer verwenden. Dieses sogenannte neuromorphes Computing ist viel effizienter und damit viel energieeffizienter. Und das macht ganz neue Anwendungen möglich, wie im ersten Teil dieses Diptychons nachzulesen ist.

Eins mit deinem Körper

Aber es gibt noch viel mehr Möglichkeiten, wenn man versucht, dem biologischen Beispiel näher zu kommen. Denn wenn man „Computer“ bauen kann, die wirklich wie unser Gehirn funktionieren, kann man auch viel direkter mit biologischen Materialien, mit lebenden Zellen und sogar mit unserem Nervensystem kommunizieren. Dies würde Prothesen ermöglichen, die nicht nur Signale unserer Nerven verstehen, sondern auch umgekehrt Feedback geben. Dadurch kann unser Gehirn die Prothese besser trainieren und kontrollieren, sodass das Attachment viel mehr eins mit dem Körper wird.

Denken Sie auch an Kombinationen von Sensoren, die Sie im oder am Körper platzieren und die kontinuierlich Dinge wie Herzfrequenz, Blutzucker oder Sauerstoffgehalt messen und daraus sofort ableiten können, ob beispielsweise ein Medikament abgegeben werden muss . Und weil ein solcher „Smart Patch“ alle Berechnungen selbst übernimmt, ist ein Austausch mit einem Zentralrechner an anderer Stelle nicht erforderlich. Es funktioniert völlig unabhängig. Das macht einen großen Unterschied: keine Verkabelung, keine Batterien und kein Anschluss an ein Netzwerk.

Aber wenn Sie es ernst meinen mit einer solchen Gehirnimitation, müssen Sie “biologisch” vorgehen. Wie Yuri van de Burgt, Assistenzprofessor an der Technischen Universität Eindhoven. Er arbeitet auch an neuromorphen Chips, allerdings von einem ganz anderen Ausgangspunkt aus als die Chips von Wilbert van der Wiel und Kollegen, die sehr innovativ, aber auch sehr konventionell in den verwendeten Materialien sind. Van de Burgt setzt auf weiche, organische Materialien und hofft, irgendwann billige, einfach zu trainierende und gut bedruckbare Chips herstellen zu können – quasi in Richtung Wegwerf-Chips, und dann muss man nicht mehr mit Silizium und Gold arbeiten.

Testaufbau eines neuromorphen Chips im Labor von Yoeri van de Burgt. Die Doktorandin Eveline van Doremaele misst, wie eingehende Signale in ausgehende Signale umgewandelt werden.

Esther Thole für NEMO Kennislink

Kohlenstoff als Basis

Die lebende Welt läuft nicht auf Gold oder Silizium, sondern auf organischen Materialien bestehend aus Kohlenstoff, Wasserstoff, Sauerstoff und Stickstoff. Deshalb verwendet Van de Burgt diese Bausteine, um seine vom Gehirn inspirierten Chips zu bauen. Dies betrifft sogenannte leitfähige organische Polymere; das sind lange Moleküle, die einen elektrischen Strom durchlassen und ihren Widerstand anpassen, sobald negativ (Elektronen) oder positiv (Ionen) geladene Teilchen in das Material eintreten oder es verlassen. „Diese Polymere sind neutral. Tritt ein positiv geladenes Ion in das Material ein, muss es kompensiert werden. Als Reaktion darauf drückt das Polymer eine negative Ladung aus, ein Elektron, das einen angepassten Widerstand erzeugt“, erklärt Van de Burgt. „Man sieht den eingestellten Widerstand als ‚Gedächtnis‘, das Material merkt sich diese Veränderung.“

Viel Kommunikation in unserem Körper und Gehirn findet über Ionen statt. Materialien wie Gold und Silizium können mit einem solchen Signal nichts anfangen, organische Polymere dagegen schon. Dadurch sind sie sehr gut geeignet, nicht nur die Funktionsweise von Gehirnzellen zu imitieren, sondern auch direkt mit lebenden Zellen zu kommunizieren. Van de Burgt und seine Gruppe demonstrierten dies, indem sie einen kleinen Stromkreis mit einer Schicht aus einem leitfähigen Polymer darüber mit lebenden Gehirnzellen verbanden. Diese Zellen sezernieren die Chemikalie Dopamin, die ein wichtiges Signal in unserem Gehirn ist. „Das freigesetzte Dopamin reagiert mit Sauerstoff und dabei wird auch ein Elektron aus der Polymerschicht verwendet. Das Polymer stellt dann seinen Widerstand so ein, dass es neutral bleibt, was zu einer veränderten Leitfähigkeit führt. Das kann man als sich ändernden Strom messen, der durch den Stromkreis fließt.“ Das Team zeigte zum Beispiel, dass man ein künstliches elektronisches System mit einem natürlichen Signal von lebenden Zellen steuern kann.

Stärkere Synapse

Nicht nur die verwendeten Materialien und Signale unterscheiden sich von den „harten“ neuromorphen Chips, auch die Verarbeitung der Signale zu Informationen ist grundlegend anders. Die Chips, die Van de Burgt herstellt, benötigen keinen externen Prozessor für die Verarbeitung: Alles wird sofort in der Hardware oder dem organischen Material erledigt. Tatsächlich ist das Material bereits „programmiert“, auf Signale in einer bestimmten Weise zu reagieren. „Was wir tun würden Sie? In-Memory-Computing benennen kann. Wir erstellen etwas, das einem neuronalen Netz ähnelt: eine Kette miteinander verbundener Knoten, in der jeder Verbindung ein bestimmtes „Gewicht“ zukommt, das anzeigt, wie wichtig diese Verbindung für das Endergebnis ist. Das ist sehr ähnlich wie die Dinge im Gehirn funktionieren. Neuronen sind über eine sogenannte Synapse (eine Verbindung) verbunden und je öfter zwei Neuronen miteinander kommunizieren, desto stärker wird diese Synapse. So sieht man auch die Verbindungen in unserem Netzwerk: Je wichtiger eine Verbindung für das Endergebnis ist, desto mehr Gewicht bekommt sie.“

Detail des Messaufbaus der Doktorandin Eveline van Doremaele. Die Nadeln durchstechen eine Schicht der organischen, leitfähigen Polymere. Ein ankommendes elektrisches Signal wandert durch die Schicht zu einem anderen Teil des Chips, wo das ausgehende Signal über eine weitere Nadel gemessen wird.

Roel van der Heijden für NEMO Kennislink

Der große Vorteil, bisher in der Theorie, ist, dass ein solches In-Memory-System viel effizienter trainiert werden kann. „Es ist ein Netzwerk von Widerständen, die Sie gleichzeitig anpassen. Das ist sehr effizient.“ Dank der organischen Polymere sei die Programmierung von Verbindungen in einem solchen Netzwerk sehr vorhersehbar, sagt Van de Burgt. „Ein Ion darin ist ein Elektron heraus. Das ändert sich nicht.“ Ein Nachteil der organischen Polymere besteht darin, dass sie nicht nur auf das gewünschte Signal reagieren, sondern beispielsweise auch mit Luftsauerstoff. „Solche parasitären Reaktionen sind unvermeidlich; organische Materialien reagieren sehr leicht. Dadurch bleibt die Erinnerung an unsere Netzwerke nicht ewig erhalten: Mit der Zeit werden Dinge ‚vergessen‘.“

Dennoch sieht Van de Burgt wichtige Chancen für diese Bio-Chips. „Aufgrund der hohen Vorhersehbarkeit können diese Chips sehr autonom arbeiten. Sie wissen genau, was sie tun und brauchen keinen externen Computer, um zu überprüfen, ob das, was Sie programmieren wollten, auch funktioniert. Und man kann ein solches Netzwerk immer wieder trainieren, was mit einem Siliziumchip nicht möglich ist.“ Weitere Vorteile seien, dass diese Systeme sehr wenig Energie verbrauchen, weiche Materialien sind und biokompatibel sind: Sie können direkt mit biologischen Materialien „sprechen“. Dass sie einfach herzustellen und zu bedrucken sind und zudem im Vergleich zu den Materialien der klassischen Chips sehr günstig sind, ist natürlich auch ein Pluspunkt.

Trainiere wieder

Die große Frage ist natürlich, wofür man diese Bio-Chips auf Dauer verwenden kann. Sie scheinen kein ernsthafter Konkurrent für die Chips von Giganten wie IBM und Intel zu sein. Das hat auch Van de Burgt nicht im Sinn. „Wir sehen Lab-on-a-Chip-Anwendungen (Miniaturversionen von Labortests, Anm. d. Red.) als gute Nische, zum Beispiel für die Diagnostik. Ein solcher Chip kann Signale klassifizieren, um Informationen über eine mögliche Erkrankung zu erhalten – etwa das Erkennen von Krebszellen in einer Blutprobe. Der Vorteil unserer Chips wäre, dass man immer neue Erkenntnisse im Chip verarbeiten kann, weil man ihn auf Basis neuer Daten wieder trainieren kann.“

Schematische Darstellung (nicht maßstabsgetreu) der Kommunikation zwischen einer Nervenzelle, die biologische Signale empfängt und als Reaktion darauf Dopamin freisetzt. Das Dopamin reagiert dann und wird durch das neuromorphe Material in ein elektrisches Signal umgewandelt.

Eine weitere wichtige Anwendung liegt laut Van de Burgt in der direkten Kommunikation mit unserem Körper. Denken Sie an Sensoren, die Sie auf die Haut kleben und die kontinuierlich Signale Ihres Körpers registrieren und verarbeiten und auf dieser Grundlage Medikamente abgeben. Oder Implantate wie Herzschrittmacher oder Elektroden im Gehirn, die dann nicht mehr aus starren, körperfremden Materialien bestehen, sondern aus Materialien, die sich viel besser in unseren Körper einfügen. „Weil unsere Chips so wenig Energie verbrauchen und die gesamte Informationsverarbeitung direkt im Chip stattfindet, braucht man weder eine Verbindung zu externen Geräten noch eine Stromversorgung.“

Schließlich sieht Van de Burgt Möglichkeiten, Prothesen zu ermöglichen, besser und direkter mit dem Gehirn zu kommunizieren, indem die Nervenenden an eine „Schnittstelle“ aus leitfähigen Polymeren gekoppelt werden. „Wenn man diese Zwischenschicht adaptiv macht, so dass sich das Material unter dem Einfluss von Signalen aus dem Gehirn anpasst, kann der Patient die Prothese viel direkter trainieren. Das geht viel schneller, als wenn die Prothese die Signale erst an einen externen Computer senden muss, der alles verarbeitet und ein korrigiertes Signal zurückgibt. Ich denke, wir können hier mit unseren Materialien viele Vorteile bieten.“

Ansichten

Die Möglichkeiten sind da, aber die praktischen Anwendungen sind noch nicht in Sicht, räumt Van de Burgt ein. „Die große Herausforderung für uns besteht darin, wie wir ein solches Netzwerk richtig und effizient trainieren können, indem wir das Gewicht aller Verbindungen auf einmal anpassen. Wenn wir dieses Prinzip verstehen, können wir wirklich einen Schritt gehen.“

Quellen:


Source: Kennislink by www.nemokennislink.nl.

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