Univ.-Prof. Dr. Alois Saria
Direktor des Education Programme im Human Brain Project der EU, Leiter der Abteilung für Experimentelle Psychiatrie am Department für Psychiatrie und Psychotherapie der Medizinischen Universität Innsbruck

Die letzten Jahrzehnte Gehirnforschung haben den zellulären Aufbau des Gehirns aufgeklärt. Wir wissen heute wie die Nervenzellen untereinander über chemische und physikalische Prozesse kommunizieren. Diese Prozesse steuern alle Funktionen wie Bewegungskoordination, Gedächtnis, Bewusstsein oder Emotionen. Dennoch fehlt das Verständnis der komplexen Verarbeitung der vielen Informationen die in jedem Sekundenbruchteil auf ein Netzwerk von grob geschätzt 100 Billionen Kontaktstellen einströmen. Die Menge der Forschungsdaten können einzelne Forscher nicht mehr in ein Gesamtbild zusammenfügen, um das Netzwerk zu verstehen. Sie benötigen Computertechnologien, um die Daten zu erfassen und beginnen, sie in geeigneten Modellen zu simulieren. Das EU-geförderte „Human Brain Project“ und die von Barack Obama angekündigte „Brain Initiative“ der USA wollen in einer bisher beispiellosen Zusammenarbeit hunderter Spitzenforscher in den nächsten zehn Jahren ein möglichst genaues Modell des Gehirns erstellen. Wir stehen damit am Beginn einer Revolution in der Gehirnforschung.

Erkrankungen verstehen
Die Behandlung von Gehirnerkrankungen wie Depression, Schizophrenie oder Alzheimer blieb trotz aller Fortschritte bis heute auf Symptome beschränkt. Versuche, in einzelne neu entdeckte chemische Mechanismen einzugreifen, scheitern zumeist, weil diese vorwiegend nur Teilfunktionen abbilden. Im Computer können durch Variation der funktionellen Netzwerkparameter auch Krankheiten modellhaft abgebildet werden. Damit erhofft man auf Ursachen schließen zu können. Computerbasierte Krankheitsmodelle werden zu einer veränderten Klassifizierung von Erkrankungen des Gehirns führen, die neue Ansätze für Therapien bieten wird.

Neue Computerarchitekturen
Das Gehirn kann eine Vielzahl von Informationen parallel und mit höherer Geschwindigkeit als ein leistungsfähiger Computer verarbeiten. Dennoch ist der Energieverbrauch mit einer Glühbirne vergleichbar. Physiker versuchen deshalb die Architektur des Netzwerkes von Nervenzellen auf einem Computerchip nachzubauen. Diese „neuromorphen“ Chips können damit nicht nur eine hohe Leistung bei geringem Energieverbrauch erbringen, sondern sind auch mit den Daten, die auf sie „einwirken“, lernfähig. Die Erkenntnisse aus den simulierten Gehirnmodellen wird die Entwicklung neuromorpher Computer beschleunigen.

„Wir stehen am Beginn einer Revolution in der Gehirnforschung.“


Ein Gehirn für Roboter
Oft unbemerkt sind wir bereits heute von Robotern umgeben. Automatisch fahrende Staubsauger und Rasenmäher sehen wir, andere fallen uns gar nicht auf. Manche Autos besitzen unsichtbare Systeme, die bei falsch gewähltem Abstand automatisch bremsen, uns warnen, wenn wir die sichere Fahrspur verlassen, oder sogar selbsttätig eine Parklücke erkennen und einparken. Auch wenn solche Roboter schon „intelligent“ wirken, führen sie nur aus, was vorher einprogrammiert wurde. In Zukunft werden Roboter ein reduziertes Modell eines Gehirns als Steuercomputer besitzen, vielleicht in Form eines energiesparenden neuromorphen Computersystems. Damit können sie lernen, vorgesehene Arbeiten präziser oder an eine veränderte Situation angepasst auszuführen und falsche Handlungen zu vermeiden. Eine Vielzahl von Anwendungen der modernen Gehirnforschung ist denkbar. Einen spannenden Eindruck davon werden Sie auf den folgenden Seiten bekommen.