Ingenieure der Northwestern University in den USA haben künstliche Neuronen entwickelt, die erfolgreich mit lebenden Gehirnzellen interagieren. Die Forschungsergebnisse wurden in der renommierten Fachzeitschrift Nature Nanotechnology veröffentlicht.
Die Neuentwicklung
Bei den neuartigen Geräten handelt es sich um künstliche Neuronen, die mittels Aerosol-Jet-Druck hergestellt werden. Diese Technologie basiert auf dem präzisen Auftragen von „elektronischer Tinte“ – speziellen Materialien für den Druck elektrischer Schaltkreise – auf eine flexible Polymerbasis. Dank dieses Verfahrens sind die Bauteile weich und besitzen Eigenschaften, die biologischem Gewebe sehr nahekommen.
Ein entscheidendes Merkmal der Entwicklung ist die Fähigkeit, komplexe elektrische Signale zu erzeugen, die denen echter Neuronen ähneln. Im Gegensatz zu den meisten künstlichen Gegenstücken, die lediglich einfache Impulse aussenden, bilden diese neuen Neuronen verschiedene Aktivitätsmuster nach: Einzelentladungen, Signalfolgen und rhythmische Muster.
Die Funktionsweise
Die Wissenschaftler machten sich eine spezifische Eigenschaft des Polymers zunutze. Normalerweise wird dieses Material in neuromorphen Systemen entfernt, da es den Stromfluss behindert. In diesem Fall wird das Polymer jedoch teilweise zersetzt und baut sich bei Stromfluss weiterhin ungleichmäßig ab. Dadurch entsteht ein schmaler leitfähiger Kanal, der eine schlagartige elektrische Reaktion hervorruft, die der Arbeitsweise eines echten Neurons entspricht.
Beleg der Wirksamkeit
Um die Funktionalität der künstlichen Neuronen im Kontakt mit lebendem Gewebe zu überprüfen, führten die Forscher Tests an Kleinhirnschnitten von Mäusen durch. Die von den künstlichen Neuronen ausgehenden elektrischen Signale lösten Reaktionen in den echten Nervenzellen aus – wobei nicht nur das Timing, sondern auch die Form der Impulse übereinstimmten. Dies belegt, dass die Geräte tatsächlich in der Lage sind, Aktivitäten in neuronalen Netzwerken zu initiieren.
Vorteile der Technologie
Die gedruckten Neuronen zeichnen sich durch eine hohe Energieeffizienz aus. Dank der Signalvielfalt kann ein einzelnes solches Neuron mehr Informationen kodieren als herkömmliche künstliche Neuronen in aktuellen Rechensystemen. Dies reduziert die Anzahl der benötigten Komponenten sowie den Energieverbrauch im Vergleich zu modernen KI-Modellen, die enorme Rechenleistungen beanspruchen.
Das Druckverfahren minimiert zudem den Materialabfall, da die Stoffe nur dort aufgetragen werden, wo sie wirklich benötigt werden. Die Geräte sind daher verhältnismäßig kostengünstig und einfach in der Herstellung.
Zukünftige Anwendungen
Die Autoren der Studie sehen in den gedruckten Neuronen die Basis für:
- neuartige Neurointerfaces;
- Neuroprothesen zur Wiederherstellung von Gehör, Sehkraft oder Bewegungsfähigkeit;
- Rechensysteme, deren Funktionsweise dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist.
Technologien, die direkt mit Neuronen interagieren können, dürften die Verschmelzung von biologischem Gewebe und elektronischen Systemen beschleunigen. Solche Geräte werden nicht länger als „Fremdkörper“ wahrgenommen, sondern fungieren als Erweiterung des Nervensystems. Dies wird die Herangehensweise an die Behandlung neurologischer Erkrankungen und die Wiederherstellung von Körperfunktionen grundlegend verändern.
Die neuen Neuronen können auf Ebene eines einzelnen Elements mehr Informationen verschlüsseln, was potenziell die Gesamtzahl der Systemkomponenten verringert. Dies ebnet den Weg für kompaktere und preiswertere Geräte. Sollte die Technologie skalierbar sein, könnten komplexe Berechnungen für kleine Unternehmen und die Medizin erschwinglicher werden. Infolgedessen könnte sich KI schneller über die Grenzen großer Technologiekonzerne hinaus verbreiten.
Kontext: Die aktuelle Relevanz
Künstliche Intelligenz benötigt immer mehr Energie: Das Wachstum von Modellen und Datenmengen erhöht die Belastung für Rechenzentren, deren Kühlung und die Stromnetze. Dies entwickelt sich nicht nur zu einer technologischen, sondern auch zu einer ökologischen Herausforderung.
In der klassischen Elektronik wird die Energieeffizienz durch die Erhöhung der Transistoranzahl und die Optimierung der Chiparchitektur gesteigert, doch dieser Ansatz stößt allmählich an physikalische und wirtschaftliche Grenzen. Forscher suchen nach Alternativen und lassen sich dabei vom biologischen Gehirn inspirieren – einem der effizientesten „Rechengeräte“, das komplexe Informationen bei extrem niedrigem Energieverbrauch verarbeiten kann. Der Versuch, diese Funktionsprinzipien in der Elektronik nachzubilden, wird als neuromorphes Computing bezeichnet.
Solche Ansätze verlassen bereits das Stadium der Laborforschung. Im Februar 2026 wurde in Texas ein Zentrum eröffnet, in dem Rechensysteme zum Einsatz kommen, die die Arbeitsweise von Neuronen imitieren.
Diese Entwicklung markiert einen wichtigen Meilenstein in der Evolution von Neurointerfaces und energieeffizienten Berechnungen der nächsten Generation, indem sie Fortschritte aus Bioengineering, Elektronik und Neurowissenschaften vereint.
