Die Forschung an Silizium-Synapsen stellt einen vielversprechenden Ansatz dar, um die Kluft zwischen biologischen neuronalen Netzen und künstlichen Systemen zu überbrücken. Ziel ist es, elektronische Bauelemente zu entwickeln, die die Funktionsweise von Synapsen, den Verbindungsstellen zwischen Nervenzellen, nachahmen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Anwendungen in der Hirnforschung, Neuroprothetik und Informationstechnologie.
Grundlagen und Begriffsdefinitionen
Um das Thema Silizium-Synapsen und deren Forschung zu verstehen, ist es wichtig, einige grundlegende Begriffe zu klären:
- Künstliche Intelligenz (KI): Ein breites Feld der Informatik, das sich mit der Entwicklung intelligenter Systeme befasst, die menschenähnliche Aufgaben wie Lernen, Problemlösen und Entscheidungsfindung ausführen können.
- Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
- Neuronales Netz (NN): Ein Rechenmodell, das von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Es besteht aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen), die Informationen verarbeiten und weiterleiten.
- Neuromorphes Computing: Ein Ansatz, der versucht, die Architektur und Funktionsweise des Gehirns in Hardware nachzubilden, um energieeffizientere und leistungsfähigere Computer zu entwickeln.
- Spiking Neural Networks (SNN): Eine spezielle Art von neuronalen Netzen, die die zeitliche Dynamik von neuronalen Signalen (Spikes) berücksichtigen und somit realistischere Modelle des Gehirns ermöglichen.
Die Herausforderung: Kopplung von Biologie und Elektronik
Computer und Gehirne funktionieren elektrisch, aber die elektrischen Ladungsträger sind unterschiedlich: Elektronen in Silizium im Computer und Ionen in Wasser im Gehirn. Die direkte Kopplung dieser unterschiedlichen Systeme auf der Ebene ihrer elektronischen und ionischen Signale ist eine intellektuelle und technologische Herausforderung.
Obwohl mikroelektronische Prozesse in Halbleitern und mikroionische Prozesse in Nervenzellen gut erforscht sind, ist über das Verhalten von Halbleiterchips in wässriger Umgebung und von Zellen auf einer festen Chipunterlage wenig bekannt. Die Aufklärung des Mechanismus eines direkten neuroelektronischen Interfacings muss daher im molekularen, nanoskopischen Bereich beginnen.
Neuroelektronisches Interfacing: Die molekulare Ebene
Die elementaren Strukturen der ionisch-elektronischen Kopplung bestehen aus Zellen in einem Kulturmedium, die auf einem Elektrolyt-Oxid-Silizium-(EOS)-Kondensator bzw. auf Elektrolyt-Oxid-Silizium-(EOS)-Transistoren wachsen. Das erste System stellt die Lötstelle vom Chip zur Zelle dar, das zweite die Lötstelle von der Zelle zum Chip.
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Der Kontakt zwischen Zellmembran und Oxidschicht wird mit speziellen Methoden untersucht. Es hat sich herausgestellt, dass Membran und Oxid durch einen dünnen Elektrolytfilm des Kulturmediums (Schichtdicke etwa 50 Nanometer) getrennt sind.
Die elektrischen Elemente von Nervenzellen sind molekulare Ionenkanäle in der Zellmembran. Zwei elektrische Bauelemente im Halbleiterchip werden zur Kopplung an die Ionenkanäle verwendet: EOS-Kondensatoren zur Stimulation und EOS-Transistoren zur Detektion. Die Wechselwirkung beruht auf einem Strom-Spannung-Strom-Prozess: Beim Kondensator wird ein Elektronenstrom im Silizium in eine Spannung im Elektrolytfilm übersetzt. Dabei werden Ionenkanäle geöffnet, so dass ein Ionenstrom durch die Membran fließt.
Integration von Halbleiterphysik und Molekularbiologie
Voraussetzung für die Analyse dieser Mechanismen ist die Verbindung von Methoden der Halbleiterphysik und der Molekularbiologie. Auf der Seite der Halbleiterphysik werden EOS-Kondensatoren mit hoher elektrischer Kapazität entwickelt, sodass der Elektronenstrom in eine Spannung übersetzt werden kann, die ausreicht, Ionenkanäle zu öffnen. Weiterhin werden besonders rauscharme EOS-Transistoren hergestellt, deren Elektronenstrom die geringen Spannungen detektieren kann, die durch Ionenkanäle induziert werden.
Neuron-Silizium-Interfacing: Die nächste Stufe
Der erste Schritt zur Integration neuronaler Dynamik und digitaler Elektronik ist das Interfacing einer einzelnen Nervenzelle mit einer einzelnen Silizium-Mikrostruktur. Die Zell-Chip-Kopplung ist bei einer großen Fläche des Kontakts stärker, da dann mehr Strom im Strom-Spannung-Strom-Prozess fließt. Aus diesem Grunde wurde das Neuron-Silizium-Interfacing zunächst mit großen Nervenzellen von Invertebraten (Nicht-Wirbeltiere wie Blutegel, Schnecke) durchgeführt. Aufgrund der Verbesserung der EOS-Kondensatoren und der EOS-Transistoren ist es inzwischen möglich geworden, nun auch das Interfacing von kleinen Säugetier-Nervenzellen zu implementieren.
Hybride Prozessoren: Die Kombination von neuronalen Netzen und Mikroelektronik
Der Aufbau hybrider Prozessoren hat zwei Aspekte:
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- Die Ergänzung neuronaler Netzwerke durch mikroelektronische Schaltungen
- Die Unterstützung mikroelektronischer Schaltungen durch neuronale Netzwerke
Im Schaltkreis „Neuron-Silizium-Silizium-Neuron“ wird die spontane Aktivität einer Nervenzelle durch einen Transistor detektiert. Das Signal wird durch eine elektronische Schaltung im Chip identifiziert. Es wird ein Spannungspuls erzeugt, der über einen Kondensator in einer anderen Zelle neuronale Erregung auslöst. Als Resultat „feuert“ das zweite Neuron in strenger Relation zum ersten Neuron, ohne dass eine neuronale Verbindung besteht.
Im Schaltkreis „Silizium-Neuron-Neuron-Silizium“ besteht zwischen den Nervenzellen eine synaptische Verbindung in einem Netzwerk. Die präsynaptische Zelle wird durch einen Kondensator stimuliert. Über eine Synapse löst sie in der postsynaptischen Zelle ein Aktionspotenzial aus, das mit einem Transistor detektiert wird.
CMOS-Chips mit dicht gepackten Kontakten
Das Verrutschen der Zellen wird irrelevant, wenn ein Chip mit so eng gepackten Kondensatoren und Transistoren verwendet wird, dass jede Zelle immer auf einer Kontaktstelle liegt. In einem solchen System kann auf eine Kontrolle der Netzwerk-Geometrie verzichtet werden.
Chips mit dicht gepackten Kontakten werden mittels CMOS-Technologie hergestellt, die für die Herstellung von Computerchips industriell etabliert ist. Dabei wird darauf geachtet, dass die Mechanismen des Interfacings dieselben bleiben wie in einfachen Siliziumchips. Dies wird dadurch erreicht, dass die gesamte Chipoberfläche und alle Kontaktstellen mit einer Isolationsschicht aus Titandioxid abgedeckt werden.
In einer ersten Chipserie wurde ein Gitter aus 16384 Sensortransistoren auf einem Quadratmillimeter entwickelt. In einer zweiten Serie wurden ein Transistorgitter und dazu ein Gitter aus 400 Kondensatoren implementiert. Mit diesen Chips konnten Karten neuronaler Aktivität beobachtet werden, sowohl an einzelnen Nervenzellen der Schnecke als auch an großen Netzwerken aus Nervenzellen der Ratte. In einer dritten Serie bestand das Gitter aus 32768 dualen Kontakten, die als Kondensatoren und als Transistoren betrieben wurden.
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Interfacing mit Hirngewebe
Das schwierige Kultivieren neuronaler Netze wird vermieden, wenn Netze verwendet werden, wie sie in Hirnen vorliegen. Um ein Interfacing mit planaren Chips zu erreichen, ist Hirngewebe mit einer ebenen Netzwerk-Struktur erforderlich. Man erhält es durch Herausschneiden dünner Scheiben aus geeigneten Hirnstrukturen. Als Testsystem eignet sich die Hippocampus-Region des Rattenhirns mit ihrer wohlbekannten Architektur. Damit ist Kondensator-Reizung wie auch Transistor-Detektion möglich, wenn die Gewebescheiben einige Zeit kultiviert werden. Allerdings koppeln dabei nicht einzelne Nervenzellen an den Chip, sondern kleine Gruppen.
Der Einsatz des CMOS-Chips erlaubt eine raumzeitliche Kartierung neuronaler Aktivität bei einer Auflösung von 8 Mikrometern. Bei Anwendung eines Synapsengifts erkennt man die schnelle Ausbreitung eines Aktionspotenzials, ohne Gift wird auch die Aktivierung der Synapsen raumzeitlich kartiert. Eine Transistor-Detektion ist auch mit frischen Hippocampus-Scheiben möglich. Auch hier erlaubt der CMOS-Chip eine raumzeitliche Kartierung.
In einem ersten Schritt zum Einsatz der Chiptechnologie in Hirnen wurden Silizium-Nadelchips mit EOS-Kondensatoren und EOS-Transistoren entwickelt.
Aktuelle Forschungsrichtungen
Mit den bisherigen Studien konnte der Mechanismus des Interfacings einzelner Nervenzellen und Halbleiterchips aufgeklärt werden. Wesentlich dabei war die Integration der Methoden der Halbleiterphysik, der Elektrophysiologie und der Molekularbiologie in einem einzigen Labor. Elementare Experimente in Hinblick auf Hybridsysteme aus neuronalen Netzen und Mikroelektronik sind vollendet. Aufbauend darauf werden jetzt zwei Richtungen eingeschlagen:
- Das Interfacing von kleinen Netzen definierter Geometrie und von großen, ungeordneten Netzen unter Anwendung von CMOS-Chips mit dualen Kontakten.
- Das Interfacing von kultiviertem Hirngewebe ist in beide Richtungen problemlos, wenn auch einige Aspekte des Mechanismus noch unklar sind.
Die CMOS-Chips mit dualen Kontakten werden es ermöglichen, die volle raumzeitliche Dynamik in planarem Hirngewebe aufzuklären.
Memristive Zellen: Eine vielversprechende Alternative
Memristive Zellen, insbesondere solche auf Basis von Oxidkristall-Nanodrähten, werden als vielversprechende Kandidaten für den Einsatz in neuromorphen Prozessoren angesehen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Prozessoren, die die Funktion neuronaler Netze nur nachbilden, können memristive Zellen Informationen sowohl speichern als auch verarbeiten und mehrere Signale parallel empfangen. Dies ermöglicht eine effizientere Simulation neuronaler Netze auf Hardware-Ebene.
Ein Durchbruch in der Forschung war die Entwicklung von memristiven Zellen mit Zinkoxid-Nanodrähten, die mit einer geringeren Spannung betrieben werden können. Die memristive Zelle besteht aus einem einzelnen Zinkoxid-Nanodraht, der mit Platin und Silber verbunden ist. Die Metalle fungieren als Elektroden und setzen, ausgelöst durch einen geeigneten Stromfluss, Ionen frei. Die Metallionen können sich über die Oberfläche des Drahtes ausbreiten und eine Brücke bilden, was die Leitfähigkeit verändert.
Für den praktischen Einsatz sind die Bauelemente aus einzelnen Nanodrähten allerdings noch zu empfindlich. Als nächsten Schritt planen die Forscher daher die Herstellung und Untersuchung eines robusteren memristiven Elements, das aus einer relativ leicht herstellbaren größeren Gruppe aus mehreren Hundert Drähten besteht.
Memristive Zellen ändern ihren elektrischen Widerstand abhängig von der Stärke und Richtung des elektrischen Stroms, der durch sie fließt. Anders als in einem herkömmlichen Transistor bleibt der letzte Widerstandswert auch dann noch erhalten, wenn der Strom abgeschaltet wird.
Neuromorphe Hardware und CMOS-Scaling
Neuromorphe Hardware ist ein vielversprechender Ansatz für neurowissenschaftliche und technische Anwendungen. Eine aktuelle Forschungsarbeit behandelt die Frage, in welchem Umfang solche Systeme von Fortschritten in der CMOS-Technologie profitieren können. Eine 65 nm Prozess-Technologie wurde ausgewählt und wesentliche Eigenschaften mit Hilfe von Prototypen-Chips untersucht.
Ein System, welches große Zahlen an programmierbaren Spannungs- und Stromquellen, basierend auf kapazitiven Speicherzellen, bereitstellen kann, wurde entwickelt. Zwei Komponenten, die für die Realisierung eines Synapsenkonzepts, basierend auf vorwiegend digitalen Schaltungen, benötigt werden, wurden entwickelt. Eine davon ist ein orthogonaler Dual-Port-SRAM mit einer speziellen Struktur, die es erlaubt, auf jede 8-Bit-Einheit mit einem einzelnen Speicherzugriff von jedem der beiden Ports zuzugreifen. Die zweite ist ein 8-Bit-Strom-DAC, der für das Generieren von postsynaptischen Aktionspotentialen benötigt wird. Abschließend wurde die Neuron-Schaltung des existierenden Systems mit Hilfe von Thick-Oxide-Transistoren in die 65 nm Prozess-Technologie übertragen.
Synaptische Architektur und Plastizität
Die Hirnfunktionen hängen entscheidend von der chemischen Neurotransmission an Synapsen ab, während umgekehrt neurologischen und psychiatrischen Störungen eine synaptische Dysfunktion zugrunde liegt. Synapsen bestehen aus mehr als 2.000 verschiedenen Proteinen, die räumlich in speziellen Proteinkomplexen organisiert sind. Wie sich jedoch diese Tausende von Proteinen selbst anordnen und zu funktionellen makromolekularen Maschinerien zusammensetzen, ist bisher nicht hinreichend verstanden.
Ein aktuelles Forschungsprojekt zielt darauf ab, das Gesamtbild der räumlichen Anordnung, der molekularen Architektur und des Interaktionsnetzwerks des synaptischen Proteoms besser zu verstehen. Darüber hinaus zielt der Projektvorschlag aus methodischer Sicht auch darauf ab, innovative Methoden zu etablieren, insbesondere Crosslinking (Vernetzungs)-Massenspektrometrie-basierte Pipelines, die eine systemweite Profilerstellung der Interaktome komplexer biologischer Systeme ermöglichen.
Adaptive Silizium-Synapsen
Die Entwicklung adaptiver Silizium-Synapsen ist ein weiterer wichtiger Forschungsbereich. Diese Synapsen können ihre Eigenschaften in Abhängigkeit von der Aktivität des neuronalen Netzes anpassen, ähnlich wie biologische Synapsen.
Eine aktuelle Studie präsentiert eine analoge Schaltung zur Implementierung von Modellen von Synapsen mit kurzfristiger Anpassung. Die Studie leitet analytische Lösungen für Spiking-Input-Signale ab und präsentiert experimentelle Ergebnisse, die von einem Chip gemessen wurden, der mit einer Standard-1,5-μm-CMOS-Technologie hergestellt wurde.