Ein Roboterhund wurde mit einem Chip verbunden, der im Labor gezüchtete Nervenzellen enthält. Diese Zellen sind an der Auswahl seiner Bewegungen beteiligt.
Das Gerät wurde vom australischen Unternehmen Cortical Labs entwickelt. Anders als ein gewöhnlicher Computer nutzt es ein kleines Netzwerk lebender Neuronen, die aus menschlichen Stammzellen gewonnen wurden. Diese Zellen empfangen elektrische Impulse und reagieren, indem sie ihre eigenen Signale senden.
Der Roboterhund in Aktion.
Quelle: Cortical Labs
Um sie einzusetzen, installierten die Forscher die Neuronen auf einem Chip mit zahlreichen Elektroden. Die Elektronik übersetzt die Informationen in Signale, die an die Zellen gesendet werden. Ein Programm analysiert ihre Reaktionen und wandelt sie in Bewegungsbefehle um.
Bei einer Demonstration wurde ein vierbeiniger Roboter auf diese Weise in einer einfachen Situation auf ein Ziel zugesteuert. Dieses Experiment zeigt, dass lebende Zellen an der Steuerung einer Maschine beteiligt sein können.
Eine andere Studie, die gemeinsam mit dem Honda Research Institute Europe durchgeführt wurde, untersuchte diesen Ansatz in einer virtuellen Umgebung. Die Forscher testeten fast 1.300 Einstellungen während mehr als 4.000 Interaktionsstunden. Ihr Ziel war es, eine effiziente Methode zur Übermittlung von Informationen an die Neuronen zu finden.
Die Neuronen unter dem Mikroskop. Koloriertes elektronenmikroskopisches Bild.
Quelle: Cortical Labs
Bestimmte Konfigurationen ermöglichten es dem System, sich im Laufe der Versuche auf ein Ziel zuzubewegen. In diesem genau abgegrenzten Rahmen übertrafen die Leistungen diejenigen von Computerprogrammen, die zum Vergleich eingesetzt wurden.
Die verwendeten Neuronen bilden kein vollständiges Gehirn. Das Gerät ist für seinen Betrieb weiterhin weitgehend auf klassische Elektronik angewiesen. Das wissenschaftliche Ergebnis besteht vor allem darin, einen Dialog zwischen Nervenzellen und einer sich bewegenden Maschine geschaffen zu haben.
Die Forscher hoffen, Systeme zu entwickeln, die sich an neue Situationen anpassen können und dabei wenig Energie verbrauchen. Diese Vorteile müssen sich jedoch noch in realen Anwendungen erweisen.