Menschliche Neuronen
Im Labor gezüchtete Gehirnzellen lernen komplexes Videospiel

| Larissa Bilovits 
| 11.03.2026

Ein australisches Start-up hat menschliche Neuronen mit einem Computer verbunden und ihnen beigebracht, den Ego-Shooter "Doom" zu spielen – nach gerade einmal einer Woche Training.

Während Künstliche Intelligenz (KI) immer schneller Fortschritte macht und neue Einsatzfelder erschließt, gehen manche Forschende einen anderen Weg. Statt ausschließlich künstliche "Gehirne" zu trainieren, experimentieren sie mit echten menschlichen Nervenzellen. So hat das australische Start-up Cortical Labs im Labor gezüchtete Neuronen mit einem Computer verbunden – und ihnen beigebracht, einen Videospielklassiker zu spielen.

Zellen schalten Gegner aus

Konkret züchteten die Forschenden rund 200.000 menschliche Neuronen in einer Petrischale und platzierten diese auf einem Mikrochip. Über eine Software-Schnittstelle wurden die Zellen anschließend mit dem bekannten Ego-Shooter "Doom" verbunden. Diese Schnittstelle übersetzt das Bildgeschehen des Spiels in elektrische Impulse und wandelt die Reaktionen der Nervenzellen wiederum in Steuerbefehle wie "feuern" oder "drehen" um.

Nach nur einer Woche Training gelang es dem Team rund um den unabhängigen Programmierer Sean Cole, die Zellen dazu zu bringen, auf Reize zu reagieren und die Spielfigur zu steuern. Dabei trafen sie eigenständige Entscheidungen und schossen auf Gegner – wenn auch bislang noch auf dem Niveau eines Gaming-Anfängers.

Große Fortschritte in wenigen Jahren

Bereits 2021 gelang Forschenden ein ähnlicher Durchbruch, als ein Chip mit mehr als 800.000 lebenden menschlichen Nervenzellen das einfache Computerspiel Pong spielen konnte. Das System benötigte jedoch deutlich mehr Zellen und längere Trainingszeiten – im aktuellen Experiment reichte rund ein Viertel der damaligen Neuronen aus, um innerhalb kürzerer Zeit ein wesentlich komplexeres Spiel zu bewältigen.

Im Mittelpunkt der Forschung steht allerdings nicht das Gaming selbst, sondern die Entwicklung sogenannter biologischer Computer. Diese könnten künftig schneller lernen und deutlich weniger Energie verbrauchen als klassische Silizium-Chips und etwa bei der Steuerung von Robotern, in Prothesen oder in der medizinischen Forschung eingesetzt werden.

www.corticallabs.com

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