Forscher revolutionieren künstliches Nervensystem

Wissenschaftler der Stanford Universityhaben zusammen mit Kollegen der Seoul National University ein künstliches Nervensystem entwickelt, das Prothesen einen Tastsinn verleiht. [...]

Neuroprothesen und Softroboter erhalten durch einen neuen Ansatz Tastsinn. (c) pixelio.de/momosu
Neuroprothesen und Softroboter erhalten durch einen neuen Ansatz Tastsinn. (c) pixelio.de/momosu

In diesem Ansatz sind drei Komponenten vereint: ein Berührungssensor, ein flexibles, elektronisches Neuron sowie ein künstlicher, synaptischer Transistor, der den menschlichen Synapsen nachempfunden ist.

Erste Experimente erfolgreich

Die Forscher beschreiben, dass das künstliche Nervensystem in den hautähnlichen Überzug von Neuroprothesen und Softrobotern integrierbar ist. Während der Touchsensor minimale Krafteinwirkungen erkennt, erhält das flexible, elektronische Neuron Signale des Berührungssensors und der künstliche synaptische Transistor ist für die Ausführung der Reaktion verantwortlich.

In einem Experiment konnten die Forscher den Zuckreflex einer Küchenschabe auslösen sowie Buchstaben in der Blindenschrift erkennen. In ihrem Paper beschreiben sie, dass das elektronische Neuron die Signale an den synaptischen Transistor übermittelt. Dieser ist so konstruiert, dass er die Signale erkennt und auf den sensorischen Input je nach Intensität und Häufigkeit reagiert. Damit ähnelt dieser in seiner Funktionsweise einer biologischen Synapse.

Breite Palette an Anwendungen

„Biologische Synapsen können Signale weiterleiten, Informationen speichern und simple Entscheidungen treffen“, erklärt Lee Tae-Woo von der Seoul National University. Der synaptische Transistor übernehme diese Funktionen bei dem künstlichen Nervensystem. „Dieser Ansatz ist ein Schritt in Richtung hautähnlicher neuronaler Netzwerke für alle möglichen Anwendungsbereiche“, schildert Studienleiter Bao Zhenan. Letzte Meilensteine in der Forschung von Bao waren die Imitation der Dehnbarkeit von Haut sowie selbstheilende Fähigkeiten.


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