Das menschliche Gehirn ist ein unglaublich komplexes Organ, das aus etwa 86 Milliarden Neuronen besteht. Diese Neuronen kommunizieren über Synapsen und Axone, indem sie Informationen in Form von Spannungsimpulsen weiterleiten. Im Vergleich dazu sind Supercomputer zwar in bestimmten Aufgaben wie künstlicher Intelligenz überlegen, aber sie können die Vielseitigkeit des menschlichen Gehirns im Alltag nicht erreichen. Darüber hinaus verbrauchen moderne Computer und Smartphones immer noch erhebliche Mengen an Energie. Dies hat zur Entwicklung des interdisziplinären Forschungsverbunds "Neuroelektronik" geführt, dessen Ziel es ist, neue elektronische Bauelemente für energieeffizientere Computerarchitekturen zu entwickeln.
Die Kritikalitätshypothese des Gehirns
Eine These der Neurobiologie, die "Critical Brain Hypothesis", besagt, dass unser Gehirn Informationen am schnellsten und energieeffizientesten verarbeitet, wenn es sich in einem "Phasenübergang" dazwischen befindet. In diesem hochkomplexen Zustand kann das Gehirn besonders sensitiv und vielfältig auf äußere Einflüsse reagieren, weshalb es immer versucht, diesen Zustand zu erreichen. Laut Kohlstedt befindet sich das Gehirn in diesem Zustand "nahe am Chaos", in dem kleine externe Reize plötzlich ganze Ensembles von Neuronen zum Feuern bringen. Informationen breiten sich lawinenartig aus und können so besonders leicht übertragen werden, auch in weit auseinanderliegende Gehirnbereiche.
Forscher der CAU haben untersucht, wie neuronale und künstliche Netzwerke diesen Zustand der Kritikalität erreichen. Bisher wurde angenommen, dass es sich um eine "selbstorganisierte Kritikalität" handelt, für die allein Mechanismen im Gehirn verantwortlich sind. Dr. Feketa und sein Team konnten jedoch erstmals zeigen, dass auch äußere Einflüsse, also die Umwelt selbst, dazu führen, dass dieser Zustand Netzwerken wie dem Gehirn "aufgeprägt" wird. Sie verwendeten mathematische Modellierungen in einem künstlichen Netzwerk von nichtlinearen Oszillatoren, die Spannungsimpulse erzeugen, die sich ähnlich wie Neuronen im neuronalen Netzwerk synchronisieren können. Das Forschungsteam simulierte, wie sich die Oszillatoren durch die Interaktion mit der Umwelt im Laufe der Zeit verbinden, um Aufgaben möglichst schnell und effizient zu lösen. Dabei stellte sich immer wieder ein Zustand der Kritikalität ähnlich dem Gehirn ein.
Prof. Dr. erklärt, dass dieses Ergebnis aus evolutionsbiologischer Sicht durchaus nachvollziehbar ist. Unsere Umwelt ist so vielfältig, dass die Struktur und innere Dynamik unseres Gehirns im Laufe der Zeit so geformt wurde, dass der Zustand der Kritikalität eine maximale Lösungsbandbreite für unterschiedliche Aufgabenstellungen liefert. Das Gehirn hat seinen Zustand der Kritikalität also an Einflüsse und die steigenden Anforderungen der sich immer stärker wandelnden Umwelt angepasst.
Neuroengineering: Eine interdisziplinäre Disziplin
Seit 2016 bietet die Technische Universität München (TUM) den internationalen Masterstudiengang Neuroengineering (MSNE) an. Neuroengineering ist eine relativ junge Disziplin, die auf der Erkenntnis beruht, dass Ingenieure besser mit Hirnforschern, Psychologen und Medizinern kommunizieren müssen, um innovative Lösungen zu entwickeln und alle Seiten einzubeziehen. Ingenieure erforschen gemeinsam mit diesen Disziplinen, wie das Gehirn rechnet, lernt und den Körper steuert, und nutzen dieses Verständnis des Nervensystems, um bessere Technik zu entwickeln.
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Einerseits helfen neue Werkzeuge und Methoden dabei, die Funktionen des Gehirns besser zu verstehen. Andererseits unterstützen die so gewonnenen Erkenntnisse dabei, neuartige, intelligente technische Systeme zu entwickeln, z.B. bessere Assistenzsysteme für Patienten. Die Nutzer der Systeme stehen dabei im Mittelpunkt. Dieser "Human-Centered Engineering"-Ansatz ist ein zentraler Punkt in dem interdisziplinären Studiengang. Die Nutzer werden aktiv in alle Schritte des Entwicklungsprozesses eingebunden, beispielsweise bei Neuroprothesen oder Exoskeletten für die Neurorehabilitation. Dabei werden auch soziale und ethische Fragestellungen berücksichtigt, zum Beispiel aus Sicht der Nutzer auf die geplante Forschung zu schauen und sie auf verständliche, nicht-technische Weise zu erklären.
Das Team Cyberlimb, ein TUM-Studierendenteam, das 2020 am Wettbewerb Cybathlon in der Kategorie Armprothesen teilgenommen hat, verfolgte ebenfalls diese Devise. Der Cybathlon ist ein Wettkampf, bei dem Menschen mit körperlichen Behinderungen alltagsrelevante Aufgaben mit Hilfe technischer Assistenzsysteme lösen. Die entwickelte Armprothese ist leicht zu steuern, hat durch Sensoren eine eingebaute Objekterkennungsfunktion und einen leichten Greifer. Nick Tacca, Teamleiter und MSNE-Studierender, erklärt, dass ihr Prothesendesign einfach und effizient ist und sich auf einen Zweifingergriff beschränkt, wobei die Probandin Simona den Griffmodus für die verschiedenen Aufgaben auch über ein Touchpad wechseln kann. Sie hat das Team darauf aufmerksam gemacht, dass viele Menschen ihre Prothese im Alltag nicht nutzen, da sie für feinmotorische Aufgaben nicht geeignet sind.
Der zweijährige Studiengang wird komplett in Englisch unterrichtet. Etwa drei Viertel der Studierenden kommt aus dem außereuropäischen Ausland. MSNE verbindet experimentelle und theoretische Neurowissenschaften mit einer fundierten Ausbildung in den Ingenieurwissenschaften. Die Pflichtmodule des Studiengangs decken anatomische und physiologischen Grundlagen-Module ab, sowie Methoden zur Messung im Nervensystem bis hin zur Ebene einzelner Nervenzellen. Als Wahlmodule kommen grundsätzlich alle Module der TUM mit geeignetem Fachbezug in Frage. Viele Studierende greifen gemeinsam mit ihrem Mentor auf Angebote anderer Universitäten zu und erstellen so ihre individuellen Curricula. Nick schätzt vor allem die vielfältigen Forschungsmöglichkeiten sowie das gute Betreuungsverhältnis und die Unterstützung von Mentoren. Auch die internationale Vernetzung und Auslandsaufenthalte machen den Studiengang besonders.
Der Programmdirektor, Prof. Gordon Cheng vom Lehrstuhl für Kognitive Systeme, erklärt, warum er den Studiengang gründete: „Einer der Gründe, warum ich diesen Masterstudiengang ins Leben gerufen habe, ist, getreu dem Motto „Human Centered Engineering“, den Studierenden beizubringen, disziplinübergreifend zu denken und Lösungen zu finden, an die wir noch nicht gedacht haben." Nach seinem Masterabschluss plant Nick entweder eine Promotion im Bereich Mensch-Computer-Interaktion für assistive Technologien oder eine Karriere in der Industrie mit Neurotechnologie-Projekten. MSNE wird als Elitestudiengang durch das Elitenetzwerk Bayern gefördert, einer Initiative des Bayerischen Staatsministeriums für Wissenschaft und Kunst. Die Studierenden können ihr berufliches Netzwerk ausbauen, an Seminaren und Veranstaltungen teilnehmen und mit anderen Studierenden gemeinsame Forschungsaktivitäten initiieren.
Herausforderungen und Zukunftsperspektiven
Trotz der Fortschritte im Verständnis des Gehirns und der Entwicklung von Neurotechnologien gibt es noch viele Herausforderungen. Prof. Lippert erklärt, dass es für die Dynamik der Neuronen schwierig ist, einfache Regeln zu finden, die auf riesige Datenmengen angewendet werden können, die fast 100 Milliarden Neurone und jeweils bis zu 10.000 Synapsen repräsentieren. Die Simulation dieser Dynamik erfordert gigantische Rechenleistungen. Prof. Singer betont, dass die Dynamik des Gehirns nicht einfach mitgeliefert wird, sondern eine lange evolutionäre Geschichte hat. Prof. Lippert räumt ein, dass wir nicht einmal bei einem simplen Nervenzellnetz sagen können, wie es wirklich funktioniert. Er vergleicht es mit einer Blackbox mit Überlagerungszuständen, die aussehen, als hätten wir es mit Quantenmechanik zu tun, ein Prinzip, das wir noch nicht verstanden haben.
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Prof. Lippert glaubt nicht, dass es jemals einen funktionsfähigen physikalischen Quantencomputer geben wird, obwohl es das idealisierte Konzept eines Quantencomputers und entsprechende Algorithmen selbstverständlich gibt. Prof. Singer fügt hinzu, dass diejenigen in seiner Community, die sagen, in einem Gehirn gehe es zu wie in einem Quantencomputer, als Esoteriker nicht ernst genommen werden, da das Gehirn zu warm, zu groß und zu feucht ist, um von "Wellenfunktionen" und "Kollaps von Wellenfunktionen" zu sprechen. Er glaubt jedoch, dass die Evolution mit der Großhirnrinde eine Verarbeitungsstrategie erfunden hat, die auf einer analogen Ebene verwirklicht, was Quantencomputer könnten: sehr viele Zustände bereithalten, die dann sehr schnell abgerufen werden können.
Prof. Lippert betont, dass wir, wenn wir verstehen würden, warum das Gehirn manchmal nicht funktioniert, dieses Wissen nutzen könnten, um neue informationsverarbeitende Prozesse mit unseren Rechnern zu kombinieren. Solch ein System muss kein Bewusstsein haben, sondern nur in der Lage sein, Muster mit hoher Auflösung zu erkennen.
Re-Skilling und die Rolle des Gehirns
Julia Augenstein erklärt, warum das Gehirn bei Re-Skilling in den Alarmmodus schaltet. Sie erklärt, dass unser Gehirn evolutionär darauf programmiert ist, Gefahren zu erkennen und uns zu schützen, nicht davor, eine Präsentation zu halten oder an neuen Tools zu arbeiten. Wir reagieren dann instinktiv mit "Fight, Flight oder Freeze". Um Re-Skilling zu ermöglichen, müssen wir zunächst Sicherheit schaffen. Erst wenn sich das Gehirn sicher fühlt, kann es sich wieder öffnen für Lernen und analytisches Denken.
Viele Menschen empfinden zunächst Angst oder Unsicherheit, weil sie spüren, dass ihre Position oder ihr Status in Bewegung geraten. Viele haben verlernt, in den eigenen Körper hineinzuspüren und Gefühle klar zu benennen. Schon das Aussprechen oder Aufschreiben kann Sicherheit schaffen. Es gibt zudem einfache Techniken, die auch im Business-Kontext wirken, etwa EMDR oder bilaterale Hemisphärenstimulation - durch Musik, Klopftechniken oder rhythmische Bewegungen.
Führungskräfte sollten zuerst geschult werden, da sie in unsicheren Zeiten Stabilität vermitteln müssen. Sie sollten wissen, wie sie Mitarbeiter ansprechen. Workshops für Führungskräfte und Teams sind hilfreich, um Emotionen wahrzunehmen und zu regulieren. Wenn Mitarbeiter und Führungskräfte lernen, ihre Emotionen zu regulieren, entsteht Sicherheit - und damit die Basis für neue Lernprozesse. Re-Skilling wird dann nicht mehr als Bedrohung erlebt, sondern als Prozess, bei dem man sich weniger bedroht fühlt und stattdessen Gestaltungsspielräume entdeckt.
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Für jemanden mit 25 Jahren Berufserfahrung ist Re-Skilling eine emotionale und identitätsbezogene Herausforderung, da wir uns stark über unsere Arbeit und Anerkennung definieren. Menschen durchlaufen dabei typischerweise eine Veränderungskurve: Schock, Verneinung, Ausprobieren, Rückschläge. Neuroplastizität erlaubt es unserem Gehirn zwar, sich immer wieder anzupassen, aber emotional bedeutet Veränderung, sich bedroht zu fühlen - durch den Verlust von Status, Routine und oft auch sozialem Halt.
Eine positive Lernhaltung entsteht idealerweise früh - im Kindergarten, in der Schule oder durch Vorbilder. Jüngere Generationen wie Millennials oder Gen Z sind meist digital affin, sie eignen sich Wissen selbst an und probieren Neues aus. Ältere Generationen - etwa Babyboomer - benötigen oft mehr emotionale Unterstützung und gezieltes Coaching. Daher ist es wichtig, zuerst Sicherheit zu schaffen und Selbstregulation zu fördern.
3D-Druck von Neuroimplantaten
Forscher haben gezeigt, wie 3D-Druck verwendet werden kann, um Prototyp-Implantate schneller und kostengünstiger herzustellen, um die Forschung und Entwicklung in diesem Bereich zu beschleunigen. Mit der neuen Technik kann ein Neurowissenschaftler ein Design bestellen, das das Engineering-Team in ein Computermodell umwandelt, das Anweisungen an den Drucker weiterleitet. Der Drucker verwendet dann eine Palette von biokompatiblen, mechanisch weichen Materialien, um das Design zu realisieren.
Professor Ivan Minev von der University of Sheffield, ein Alumni der TU Dresden, erklärte, dass die Forschung, die er an der TU Dresden begonnen hat und in Sheffield fortsetzt, gezeigt hat, wie 3D-Druck genutzt werden kann, um Prototyp-Implantate mit einer Geschwindigkeit und zu Kosten herzustellen, die es bisher noch nicht gab, und gleichzeitig die Standards aufrechtzuerhalten, die für die Entwicklung eines nützlichen Geräts erforderlich sind. Die Forscher haben gezeigt, dass 3D-Drucker Implantate herstellen können, die mit Gehirn und Nerven kommunizieren können. Professor Minev fügte hinzu, dass Patienten unterschiedliche Anatomien haben und das Implantat an diese und ihre besonderen klinischen Bedürfnisse angepasst werden muss.
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