{"id":7464,"date":"2026-03-04T18:08:31","date_gmt":"2026-03-04T16:08:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.schooler.org.ua\/uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih\/"},"modified":"2026-03-04T18:08:31","modified_gmt":"2026-03-04T16:08:31","slug":"uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.schooler.org.ua\/de\/uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih\/","title":{"rendered":"Menschliche Gehirnzellen spielen jetzt \u201eDoom\u201c: Ein Sprung in Richtung Organic Computing"},"content":{"rendered":"

Forscher von Cortical Labs in Australien haben einen bedeutenden Meilenstein im Biocomputing erreicht: Ein Computer, der mit im Labor gez\u00fcchteten menschlichen Gehirnzellen betrieben wird, kann jetzt das klassische Videospiel Doom<\/em> spielen. Obwohl er noch kein Profi-Gamer ist, stellt dies einen gro\u00dfen Fortschritt in der Entwicklung hybrider organischer Technologien dar, die biologische und silikonbasierte Systeme kombinieren. <\/p>\n

Von Pong bis Ego-Shooter<\/h3>\n

Der Durchbruch baut auf fr\u00fcheren Arbeiten mit \u201eDishBrain\u201c auf, einem fr\u00fcheren Biocomputer, der etwa 800.000 menschliche Neuronen nutzte. DishBrain demonstrierte das Potenzial dieser biologischen Schaltkreise, indem es 2021 erfolgreich Pong<\/em> lernte. Doom<\/em> stellte jedoch mit seinen dynamischen Bildern und Echtzeitanforderungen eine weitaus gr\u00f6\u00dfere Herausforderung dar. <\/p>\n

Die wichtigste Innovation liegt im neuen \u201eCL1\u201c von Cortical Labs, von dem sie behaupten, dass er der weltweit erste einsetzbare biologische Computer sei. Die offene Schnittstelle von CL1, programmierbar \u00fcber Python, erm\u00f6glichte es dem unabh\u00e4ngigen Entwickler Sean Cole, den Biocomputer so anzupassen, dass er visuelle Daten von Doom<\/em> als elektrische Stimulationsmuster f\u00fcr die Neuronen interpretiert. <\/p>\n

Warum das wichtig ist: \u00dcber das Gaming hinaus<\/h3>\n

Die F\u00e4higkeit, Doom<\/em> auszuf\u00fchren, ist mehr als nur eine technische Flexibilit\u00e4t. Es demonstriert die F\u00e4higkeit des Biocomputers zum adaptiven, zielgerichteten Lernen in Echtzeit, eine Grundvoraussetzung f\u00fcr komplexere Anwendungen. Traditionelles maschinelles Lernen erfordert oft riesige Datens\u00e4tze und Rechenleistung; Dieser biologische Ansatz legt eine potenzielle Alternative nahe, die bei bestimmten Aufgaben effizienter sein k\u00f6nnte. <\/p>\n

Die langfristigen Auswirkungen gehen weit \u00fcber das Spielen hinaus. Cortical Labs stellt sich Biocomputer vor, die die Gliedma\u00dfen von Robotern antreiben, digitale Programme ausf\u00fchren oder sogar spezielle Rechenaufgaben erledigen, die herk\u00f6mmliche Systeme auf Siliziumbasis \u00fcberfordern. <\/p>\n

Der Weg in die Zukunft<\/h3>\n

Der aktuelle Biocomputer verliert in Doom<\/em> immer noch h\u00e4ufig, schneidet aber besser ab als zuf\u00e4lliges Gameplay. Forscher erwarten mit der Weiterentwicklung der Algorithmen schnelle Verbesserungen. Die Geschwindigkeit, mit der der CL1 dieses Niveau erreichte, \u00fcbertraf auch typische siliziumbasierte maschinelle Lernsysteme. <\/p>\n

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\u201eDies war ein wichtiger Meilenstein, da es adaptives, zielgerichtetes Lernen in Echtzeit demonstrierte\u201c, sagte Brett Kagan, Chief Scientific und Chief Operations Officer von Cortical Labs. <\/p>\n<\/blockquote>\n

Dieser Erfolg unterstreicht einen wachsenden Trend im Bio-Hybrid-Computing, bei dem lebende Zellen in k\u00fcnstliche Systeme integriert werden. Die Zukunft dieses Bereichs h\u00e4ngt von der weiteren Verfeinerung der Schnittstelle zwischen Neuronen und digitalen Eingaben sowie der Skalierung der Neuronennetzwerke f\u00fcr eine h\u00f6here Rechenleistung ab.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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