Human Brain Projekt: Verstehen, wie unser Gehirn tickt

Human Brain Projekt: Verstehen, wie unser Gehirn tickt

Halbzeit beim Human Brain Project. Doch das heißt keinesfalls Pause wie im Fußball. „Jetzt geht es eigentlich erst richtig los“, sagt Katrin Amunts, wissenschaftliche Leiterin des ambitionierten Großforschungsprojekts und Professorin für Hirnforschung am Forschungszentrum Jülich.

Die Vorarbeit ist getan, die ersten beiden Phasen sind abgeschlossen, die Infrastruktur für die Vernetzung der rund 130 Partnerinstitute steht. Vergangene Woche kamen im Forschungszentrum viele der rund 600 Projektbeteiligten aus 23 europäischen Ländern zusammen, um aktuelle Forschungsergebnisse auszutauschen.

Das von der EU-Kommission als Flaggschiff mit einer Milliarde Euro über zehn Jahre geförderte Human Brain Project soll neue Instrumente zur Verfügung stellen, um das Gehirn und seine grundlegenden Mechanismen besser zu verstehen und dieses Wissen in der Medizin und in der Informatik anzuwenden. Denn vieles, was im menschlichen Gehirn geschieht, ist noch immer ein Mysterium.

„Das Gehirn ist das komplexeste System, das wir kennen“, sagt Amunts. Aber gerade deshalb sei seine Entschlüsselung eine ganz besonders reizvolle Herausforderung. Wichtig ist ihr, dass trotz des bisherigen organisatorischen Aufwands, der viele Kräfte gebunden hat, niemand wissenschaftlich untätig geblieben ist. „Es wurde fleißig publiziert – mehr als 700 Veröffentlichungen in angesehen Fachzeitschriften in fünf Jahren sind schon eine beeindruckende Zahl.“ Darunter seien wichtige Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung, aber auch konkrete Projekte, die kurz vor der Anwendung stehen. Ein herausragendes Beispiel auf Anwendungsseite: eine visuelle Prothese, die blinde Menschen wieder sehen lässt.

Einer der führenden Köpfe dahinter ist Rainer Goebel von der Universität Maastricht. Der Psychologe und Professor für Kognitive Neurowissenschaft leistet Pionierarbeit auf dem Feld, das menschliche Sehsystem besser zu verstehen. „Wir konnten bislang rund 20 Areale im Gehirn identifizieren, die am Sehen beteiligt sind“, sagt er.

Um einen umfassenden Seheindruck zu erzeugen, müssten entsprechend alle Gehirnbereiche künstlich über elektrische Signale angeregt werden. Da sei zwar bislang noch nicht möglich. Man habe aber bereits in Versuchen mit Affen, denen die Augen verbunden wurden, zeigen können, dass sich mithilfe einer Kamera und der in Maastricht entwickelten Prothese ein schemenhafter Seheindruck auf der Sehrinde erzeugen lässt.

„Schon in zwei Jahren sollen die Prothesen ersten menschlichen Probanden eingesetzt werden“, sagt Goebel. Helfen könne man damit allerdings nur Menschen, die ihren Sehsinn durch einen Unfall oder einen anderen Schicksalsschlag verloren haben. „Sehen muss man lernen wie laufen. Wer noch nie sehen konnte, wird es auch später nicht mehr lernen können. Da fehlen die entsprechenden Hirnstrukturen“, sagt Goebel.

Neben solchen medizinischen Anwendungen, arbeiten zahlreiche Informatiker, Physiker und Hirnforscher daran, das Wissen über das menschliche Gehirn auf Computer zu übertragen, um sie besser zu machen. So zum Beispiel Karlheinz Meier, einer der Initiatoren des Human Brain Projects und Professor für Experimentalphysik an der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg.

Sein Fachgebiet ist der Aufbau neuartiger Computerarchitekturen nach dem Vorbild des Gehirns. „Das ist ein Wechselspiel. Wer das Gehirn besser verstehen möchte, kommt nicht darum herum, es mit Computern zu simulieren. Aber gleichzeitig erforschen wir das Gehirn auch, um Computer besser und effizienter zu machen.“

Denn die Simulation des Gehirns mit herkömmlichen Computerarchitekturen sei nahezu unmöglich. „Sie funktionieren einfach anders. Wenn ich ein Neuron erst kompliziert nachbilden muss, wird es niemals so schnell feuern wie ein echtes. Zehn Gehirnsekunden werden da zu einem Tag auf dem Computer, ein Tag zu mehreren Jahren.“

„Neuromorphe“ Chips

Sogenannte neuromorphe Systeme sind dagegen sehr energieeffizient, fehlertolerant und lernfähig. „Unsere Forschung wird vor allem das Internet der Dinge und die künstliche Intelligenz voranbringen“, sagt Meier. Vorteil sei dann zum einen die Lernfähigkeit des Systems, aber auch, dass lokal im Gerät bereits gefiltert werden kann, welche Daten tatsächlich relevant sind. „So lassen sich zu übermittelnde Datenmengen erheblich reduzieren.“ Erste Prototypen solcher neuromorphen Chips gebe es sogar schon.

Aufgrund all dieser Fortschritte ist sich Katrin Amunts sicher, dass die kommenden fünf Jahre genauso gut laufen wie die zurückliegenden fünf – wenn nicht sogar noch besser. „Unsere Vision, ein vertieftes Verständnis von Struktur und Funktion des Gehirns zu erlangen, konkretisiert sich“, sagt sie. „Wir sind gerade dabei, rund 20 ganz konkrete Ziele zu formulieren – solche, die realistisch erreichbar sind, aber auch solche, die genügend kreativen Freiraum lassen, um neue Ideen nicht im Keim zu ersticken.“

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