EnglishGekweekte menselijke zenuwcellen op een chip sturen een robothond naar een doel
Het Australische Cortical Labs liet gekweekte menselijke zenuwcellen op een chip een vierpotige robot naar een doel sturen. Samen met Honda zocht het bedrijf uit hoe je zulke cellen het best aanstuurt. In een virtuele test scoorden ze met evenveel oefening hoger dan een bekend AI-programma.
Een robot die wordt bestuurd door levende zenuwcellen in plaats van door een computerchip: het Australische bedrijf Cortical Labs heeft het gedaan. Het bedrijf liet een vierpotige robothond naar een doel op een eenvoudige kaart lopen. De robot werd gestuurd door een klein groepje gekweekte menselijke zenuwcellen.
Het gaat om zenuwcellen van het soort dat in onze hersenen zit: in de hersenschors en in de hippocampus, het deel van de hersenen dat belangrijk is voor het geheugen. Ze komen niet uit iemands hoofd. De onderzoekers kweken ze uit stamcellen, die in het lab zijn gemaakt van gewone menselijke lichaamscellen. Het zijn losse cellen in een dun laagje, geen stukje hersenweefsel.
De cellen groeien op een chip met elektroden. Die elektroden werken twee kanten op: ze geven de cellen kleine stroomstootjes als invoer, en ze meten de signalen die de cellen zelf afgeven. De onderzoekers vertaalden de activiteit van de cellen naar bewegingen van de robot. Via terugkoppeling met elektrische signalen kwam de robot bij zijn doel.
Volgens Brett Kagan, hoofdwetenschapper van Cortical Labs, kan deze aanpak op termijn robots helpen die zelf beslissingen moeten nemen in een onvoorspelbare omgeving. De robothond is vooral een demonstratie: hij laat zien dat wat in het lab werkt, ook een echt apparaat kan besturen.
Hoe praat je met levende cellen?
Het lastigste aan rekenen met levende zenuwcellen is de vertaling. Een computer werkt met nullen en enen, zenuwcellen met elektrische pulsjes. Hoe zet je een opdracht om in stroomstootjes die de cellen oppikken, en hoe lees je hun antwoord weer uit? Daar zijn ontelbaar veel mogelijkheden voor: hoe sterk de stootjes zijn, hoe vaak ze komen en via welke elektrode.
Dat zochten Cortical Labs en het Honda Research Institute Europe systematisch uit. In een virtuele wereld moest een figuurtje over een raster naar een beloning zoeken, door een soort geurspoor te volgen. Dat figuurtje werd bestuurd door levende zenuwcellen in de CL1, de biologische computer van Cortical Labs: zo'n 200.000 cellen op een chip met zestig elektroden. De onderzoekers probeerden bijna 1.300 verschillende manieren om signalen naar de cellen te sturen en terug te lezen, in meer dan 4.000 uur oefentijd.
Bij twaalf van die instellingen leerden de cellen keer op keer de weg te vinden. Met evenveel oefenbeurten scoorden ze hoger dan Deep Q Network, een bekend AI-programma dat leert door te proberen en beloond te worden. De onderzoekers zeggen er zelf bij dat dit om deze ene taak gaat: het laat niet zien dat gekweekte zenuwcellen gewone AI in het algemeen verslaan.
Het onderzoek is gepresenteerd op NeurIPS, een van de grootste AI-conferenties ter wereld, en staat online op arXiv. De volgende stap is de beoordeling door andere wetenschappers.
Een fundament onder HIVE
Dit werk ligt onder eerder nieuws van Cortical Labs. Eind oktober presenteerde het bedrijf HIVE, een systeem van vijftien CL1-machines die samenwerken. Ook daar moest een figuurtje over een raster naar een doel, en ook daar was Deep Q Network de vergelijking. HIVE laat zien dat gekoppelde machines samen beter presteren dan één machine. Het nieuwe onderzoek gaat een stap terug: hoe stel je één groepje cellen zo in dat het betrouwbaar leert?
Andere routes naar rekenen met hersenweefsel
Een robothond met levende cellen is overigens niet helemaal nieuw. Andere teams werken niet met losse zenuwcellen, maar met bolletjes gekweekt hersenweefsel: kleine klompjes van een paar millimeter waarin cellen in drie dimensies samengroeien. In augustus 2025 lieten onderzoekers van de University of California San Diego met zo'n bolletje al een robothond van richting veranderen. Zag de robot een obstakel, dan kreeg het weefsel een prikkel, en de reactie daarop liet de robot binnen 50 milliseconden afbuigen. Het team gebruikte grafeen, een laagje koolstof van één atoom dik, dat licht omzet in zachte elektrische signalen. Daardoor rijpt het weefsel sneller, zonder dat de cellen genetisch hoeven te worden aangepast. Daar ging het om uitwijken voor een obstakel, bij Cortical Labs om de weg naar een doel.
Ook in Bristol werken onderzoekers met zulke bolletjes hersenweefsel, maar dan aan de invoerkant. Zij lieten het weefsel braille lezen: een robotvinger tastte de letters af en stuurde ze als stroomstootjes naar het weefsel. Uit de reactie van drie bolletjes samen haalden ze 83 procent van de letters goed. Waar Bristol onderzoekt hoe weefsel signalen herkent, laat Cortical Labs cellen een beweging kiezen.
Nog veel te ontdekken
De technologie staat aan het begin. Ze is nog niet snel of bijzonder zuinig, en het werk vroeg veel uitproberen. Het menselijk brein doet ingewikkelde dingen op zo'n 20 watt, minder dan een gewone gloeilamp. Hoeveel stroom een compleet systeem met levende cellen gebruikt, inclusief de apparatuur die de cellen in leven houdt, moet nog worden gemeten.
De onderzoekers willen nu grotere chips maken voor moeilijkere taken. Ook zoeken ze uit hoe de cellen informatie vasthouden, en of ze een soort geheugen hebben.
Wat betekent dit voor de weg naar de singulariteit?
Robots worden nu aangestuurd door siliciumchips. Cortical Labs probeert een heel andere route: levende zenuwcellen die zelf leren. Het belangrijkste van dit nieuws is niet de robothond zelf, maar de gereedschapskist eronder: een systematische manier om uit te zoeken hoe je met cellen communiceert, zodat ze betrouwbaar leren. Die stap is nodig voordat rekenen met levende cellen kan meedoen naast gewone chips. Lukt het om dit op te schalen, dan krijgen robots misschien ooit een stukje levend brein dat zich snel aanpast aan een wereld die nooit precies voorspelbaar is.
