Schweizer Startup will bisherige Prozessoren ersetzen Bio-Chips aus menschlichen Zellen für energieeffiziente KI

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CPUs und GPUs sind so etwas von gestern: Forscher weltweit suchen nach Alternativen zur herkömmlichen Hardware, um Cloud Computing und Anwendungen wie die künstliche Intelligenz zu unterstützen. Bio-Chips aus menschlichen Zellen versprechen hier Einsparpotenziale in riesigem Ausmaß. Vorne dabei in der Forschung: FinalSpark aus der Schweiz.

Forscher suchen Alternativen zu GPU und CPU

Künstliche Intelligenz (KI) benötigt spezielle Hardwarekomponenten, die auf entsprechende Anwendungen zugeschnitten sind. Dazu gehören allen voran GPUs, weswegen Nvidia den Markt für KI-Prozessoren kontrolliert. Aber sowohl CPUs als auch GPUs geraten an ihre Grenzen und fressen Energie wie das Krümelmonster Kekse. So kann es nicht weitergehen – um die KI weiter in der Leistung zu steigern und gleichzeitig ihren Stromverbrauch einzudämmen, beschreiten Labore weltweit neue Wege. Einen Spektakulären verfolgt das Schweizer Unternehmen FinalSpark. CloudComputing-Insider sprach mit Dr. Ewelina Kurtys, Strategic Advisor und damit leitende Wissenschaftlerin des Startups.

Sie und die Gründer Dr. Martin Kutter und Dr. Fred Jordan setzen auf eine „ganz andere Hardware“, nämlich auf lebende, menschliche Zellen als neue Basis für die KI. Die Neuronen werden aus induzierten pluripotenten Stammzellen (iPCS, induced pluripotent stem cell) gewonnen, die von der menschlichen Haut stammen. Sie beschleunigen die KI nicht unbedingt, arbeiten sie doch tatsächlich langsamer als Silizium, machen sie allerdings deutlich energieeffizienter. FinalSpark verspricht den Energieverbrauch von KI-Anwendungen gar bis auf einen kleinen Bruchteil des heute nötigen Stroms zu reduzieren. Das scheint machbar, sind Neuronen doch eine Million Mal energieeffizienter als herkömmliche Schaltkreise.

Menschliche Zellen als Rechenbasis

Das junge Unternehmen entwickelt Bioprozessoren aus diesen Neuronen, indem es sie mit elektronischer Hardware verbindet, genauer gesagt, indem es sie auf Elektroden setzt. Auf diese Weise wird eine bidirektionale Kommunikation ermöglicht: Elektronische Signale können an die Neuronen gesendet und deren Reaktionen, die ebenfalls aus elektrischen Signalen bestehen und „Spikes“ genannt werden, gemessen werden.

Das Unternehmen hat dafür Gehirn-Organoiden hergestellt, das sind Kugeln aus schätzungsweise 10.000 lebenden Neuronen mit einem Durchmesser von etwa 0,5 mm. Jede dieser Neurokugeln wird auf acht Elektroden platziert. Solche Mini-Gehirne oder „Neurosphären“ sind in vier Reihen angeordnet und mittels einem mikrofluidischen System zusammengeschaltet. Die Mikrofluidik liefert Nährstoffe und macht es den Elektroden erst möglich, elektrische Signale zu senden und zu empfangen. Um optimale Bedingungen aufrechtzuerhalten, müssen die Neuronen bei 37 °C in sterilen Inkubatoren gelagert werden.

In der biomedizinischen Forschung dienen solche Systeme schon länger zur Erforschung von Hirnerkrankungen und zum besseren Verständnis der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Im FinalSpark-Labor werden sie aber für Berechnungen verwendet. Das Endziel ist die Entwicklung eines neuen Typs von Computerprozessor.

Die Neuroplatform wird bereits angezapft

Mittlerweile haben die Wissenschaftler von FinalSpark 16 Organoiden zu einer „Neuroplatform“ zusammengefügt und aus der Ferne zugänglich gemacht. Eine API erlaubt es, über eine Python-Bibliothek beziehungsweise mit Hilfe interaktiver Datenverarbeitungsprogramme wie Jupyter Notebooks remote darauf zuzugreifen. Die Herausforderung besteht darin, diesem Bio-Computer „beizubringen“, bestimmte Berechnungen zuverlässig und effizient durchzuführen. Alle von den Neuronen gesammelte Daten werden in einer Zeitseriendatenbank („InfluxDB“) gespeichert, auf die auch über eine grafische Benutzeroberfläche zugegriffen werden kann.

Noch steckt FinalSpark tief in der Forschungsphase: Zu den aktuell nutzungsberechtigten Gruppen mit freiem Zugang zählen eine nicht genannte Anzahl an kommerziellen Kunden aus der Industrie, mehrere Künstler sowie mittlerweile neun Universitäten, darunter auch die Freie Universität Berlin. Diese sitzt an den Stimulationsprotokollen, die Veränderungen in der elektrischen Aktivität eines Lichtwellenleiters hervorrufen. Dabei werden Werkzeuge des maschinellen Lernens eingesetzt, um Informationen aus neuronalen Feuermustern zu extrahieren und gut konditionierte Reaktionen zu entwickeln.

Darüber hinaus werden sowohl Techniken des oberflächlichen als auch des tiefen Verstärkungslernens genutzt, um optimale Trainingsstrategien zu identifizieren. Ziel ist es, reproduzierbare Verhaltensweisen hervorzurufen – in Zukunft soll etwa die neuronale Aktivität durch die Injektion bestimmter Moleküle pharmakologisch manipuliert werden. Das bedeutet „Neuronen auf Dope“, wortwörtlich sogar, denn Dopamin wird tatsächlich u.a. als Belohnung eingesetzt.

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Hat ein Bio-Computer ein Bewusstsein?

Ein Problem ist, dass der Bio-Computer nur über eine begrenzte Lebensdauer verfügt: Ursprünglich betrug sie nur einige Stunden, mittlerweile bis zu 100 Tage. Das führt zu einem weiteren, einem ethischen Problem: Ist es statthaft, Neuronen menschlichen Ursprungs so zu nutzen? Das aktuell von FinalSpark eingesetzte Gehirn-Organoide umfasst wie gesagt rund zehntausend Neuronen, so viele finden man etwa auch in Fliegenlarven. Hat es damit ein Bewusstsein?

Im wissenschaftlichen Umfeld wird dies aktuell verneint, Kurtys findet sogar die Annahme amüsant. Aber ist dem wirklich so? Mit der Antwort kann man sich Zeit lassen: Die Macher von FinalSpark gehen davon aus, erst in wenigstens zehn Jahren einen funktionstüchtigen Neuro-Server bauen zu können, der sich dann kommerziell nutzen ließe. Sicher sei nur, dass er viel weniger Strom verbrauchen würde als herkömmliche Hardware.

„Wir gehen davon aus, dass wir das grundlegende Algorithmusproblem in zwei bis drei Jahren lösen können“, erklärte Kurtys gegenüber CloudComputing-Insider. „Wir werden fortgeschrittenen Algorithmen sehen, die so gut wie Silizium sind. Dafür benötigen wir allerdings weitere externe Investition. Ohne einen Investor kann es länger dauern, da wir ein kleines Team sind.“

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Ein wachsendes Feld der Bio-IT

FinalSpark ist zwar ein Pionier, es existieren daneben aber noch weitere Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die an ähnlichen Konzepten des Biocomputings arbeiten. FinalSpark unterscheidet sich von den meisten dadurch, dass es sich explizit auf die Kommerzialisierung von neuronalen Bioprozessoren konzentriert und Forschern Zugang zu seiner Hardware bietet.

Ein anderes Unternehmen namens BrainStorm Cell Therapeutics dagegen ist zwar kein direkter Konkurrent, hantiert aber ebenfalls mit Gehirnzellen. Das Unternehmen konzentrieren sich auf die Entwicklung von Therapien für neurodegenerative Krankheiten wie ALS, wobei es Stammzellen zur Behandlung nutzen. Ein weiterer vergleichbarer Ansatz setzt nicht auf Neuronen, sondern auf DNA-Moleküle. Unternehmen und Forschungsgruppen wie Catalog arbeiten an der Speicherung und Verarbeitung von Daten in synthetischer DNA. Das verspricht eine enorme Datendichte: Die Catalog-Macher erklären, sie könnten bald alle Informationen der gesamten Welt in einem einzigen Container abspeichern. Theoretisch zumindest.

Der Großteil der Pionierarbeit findet jedoch an Universitäten und Forschungsinstituten statt. Die Technische Universität Dresden, die Universität Lund in Schweden oder die Bar-Ilan University in Israel sind nur einige Beispiele, die an Projekten wie „molekular motorbetriebenen Bio-Computern“ oder der Verwendung von DNA für Rechenoperationen werkeln. Dabei geht es in der Regel um Grundlagenforschung oder die generelle Anwendbarkeit von KI in der Biologie – anders als bei FinalSpark, das ein konkretes Geschäftsmodell verfolgt. Man darf jedenfalls gespannt bleiben.

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