IBM simuliert ein Katzengehirn

Auf dem Weg zum Gehirncomputer

Im Vergleich zum menschlichen Gehirn ist das einer Katze klein. Dennoch bedarf es einer immensen Computerleistung, um ein Katzenhirn zu simulieren. Das ist Wissenschaftlern bei IBM gelungen - mit Hilfe des elftgrößten Computers der Welt. Ziel ist, eines Tages einen Computer zu bauen, der wie ein Gehirn funktioniert.

In vielerlei Hinsicht ist das Gehirn leistungsfähiger als ein Computer, weshalb Forscher sich bemühen, einen Computer zu bauen, der wie ein Gehirn funktioniert. Wissenschaftlern am IBM Almaden Research Center ist nach eigenen Angaben ein wichtiger Schritt in diese Richtung gelungen.

Gehirnsimulation

Die Wissenschaftler haben beinahe in Echtzeit einen Cortex mit einer Milliarde Neuronen und zehn Billionen Synapsen simuliert. Die Simulation lief auf einem Supercomputer vom Typ Blue Gene/P, der dem Lawrence Livermore National Laboratory gehört. Der Rechner mit dem Namen Dawn, der über 147.456 Prozessoren und 144 Terabyte Arbeitsspeicher verfügt, belegt in der aktuellen Rangliste der Supercomputer den elften Platz.

Mit Hilfe des Algorithmus Bluematter wollen die Wissenschaftler die Funktionsweise des Gehirns entschlüsseln. (Bild: IBM)

Der Cortex, auch Großhirnrinde genannt, der in der Simulation nachgebildet wurde, ist beispielsweise für die Bewegungssteuerung, Wahrnehmung oder Fähigkeiten wie Kreativität oder Spontaneität zuständig. Der Cortex, den die IBM-Forscher auf dem Supercomputer simuliert haben, ist etwas größer als der einer Katze. Vor zwei Jahren simulierten die Forscher einen Cortex, der dem einer Ratte entsprach.

Gehirnvermessung

Daneben haben die IBM-Forscher zusammen mit Wissenschaftlern der Universität von Stanford im US-Bundesstaat Kalifornien den Algorithmus Bluematter entwickelt. Der soll es den Wissenschaftlern ermöglichen, mit Hilfe der Diffusionsgewichteten Magnetresonanztomografie (Diffusion Weighted Magnetic Resonance Imaging, DW-MRI) das menschliche Gehirn zu untersuchen. So wollen sie herausbekommen, wie die Verschaltungen zwischen der Großhirnrinde und dem subcorticalen Marklager aussehen. Diese Informationen sind entscheidend, um zu verstehen, wie das Gehirn arbeitet.

Das Gehirn sei viel kleiner und viel energieeffizienter als heute Computer, sagte Josephine Cheng, die das Almaden-Forschungszentrum leitet. Vom Gehirn zu lernen sei deshalb ein interessanter Ansatz, um die Probleme mit Energie und der Leistungsdichte der heutigen Computer zu lösen.