Biocomputer: NUS verbindet 16 Millionen Neuronen mit Server-Hardware
Veröffentlicht am: 29.08.2026 um 21:31 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die National University of Singapore (NUS) hat in Zusammenarbeit mit den Unternehmen DayOne und Cortical Labs ein zukunftsweisendes Projekt im Bereich des Biocomputing realisiert. Am Life Sciences Institute der Universität wurde Mitte August 2026 das weltweit erste unabhängig betriebene, biologisch integrierte Serverrack vorgestellt.
Die Anlage, die bereits seit Anfang August desselben Jahres im Testbetrieb arbeitet, markiert einen bedeutenden Schritt in der Erforschung hybrider Rechensysteme, die lebende menschliche Nervenzellen mit klassischer Silizium-Hardware kombinieren.
Integration von menschlichen Neuronen in die IT-Infrastruktur
Das installierte System umfasst 20 CL1-Biocomputer des Herstellers Cortical Labs. Herzstück dieser Einheiten sind insgesamt etwa 16 Millionen lebende menschliche Neuronen, die aus Stammzellen gewonnen wurden. Jede einzelne CL1-Einheit beherbergt dabei zwischen 200.000 und 800.000 Nervenzellen. Diese biologischen Komponenten sind über eine spezielle Mikroelektroden-Schnittstelle mit der elektronischen Hardware verbunden.
Um die Lebensfähigkeit der Zellen über einen Zeitraum von bis zu sechs Monaten zu gewährleisten, erfordert das System eine kontinuierliche Versorgung. Alle drei Tage erfolgt die Zufuhr einer speziellen Zuckerlösung, die als Nährstoffquelle dient. Ziel dieses Versuchsaufbaus an der NUS ist es, die biologische Informationsverarbeitung tiefergehend zu analysieren und deren Potenzial für medizinische sowie technologische Anwendungen zu evaluieren.
Energieeffizienz und Nachhaltigkeit als zentrale Treiber
Ein wesentliches Argument für die Entwicklung biologischer Rechensysteme ist deren im Vergleich zu rein siliziumbasierten Prozessoren geringer Energiebedarf. Laut Angaben von Cortical Labs verbraucht eine CL1-Einheit lediglich 25–30 Watt.
Zum Vergleich: Eine moderne Hochleistungs-GPU wie die Nvidia H100 benötigt rund 700 Watt. Chief Scientific Officer Brett Kagan bezeichnete die Technologie als eine nachhaltigere Form der Intelligenz und verwies darauf, dass das menschliche Gehirn insgesamt mit einer Leistung von etwa 20 Watt operiere.
Das Projekt an der NUS steht im Einklang mit der Green Data Center Roadmap Singapurs, die eine Reduktion des ökologischen Fußabdrucks von Rechenzentren anstrebt.
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Professor Rickie Patani von der NUS Medicine betonte in diesem Zusammenhang den doppelten Nutzen der Technologie, die sowohl für die Computerwissenschaften als auch für die Medikamentenentwicklung neue Perspektiven eröffne. Auch Jamie Khoo, CEO von DayOne, hob die Bedeutung für die Nachhaltigkeitsziele und die Ambitionen im Bereich der künstlichen Intelligenz hervor.
Anwendungsgebiete und wirtschaftliche Rahmenbedingungen
Die Einsatzmöglichkeiten des biologischen Rechenzentrums sind vielfältig. Neben der Medikamentenforschung werden die Betrugserkennung und die adaptive Robotik als primäre Zielanwendungen genannt.
Die Fähigkeit biologischer Systeme, auf unstrukturierte Daten adaptiv zu reagieren, könnte neue Ansätze in der KI-Entwicklung ermöglichen. Bereits im Februar 2026 konnte Cortical Labs demonstrieren, dass rund 200.000 im Labor gezüchtete Gehirnzellen auf einem CL1-Chip lernten, sich in der 3D-Umgebung des Spiels Doom zurechtzufinden.
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Wirtschaftlich wird die Technologie über verschiedene Modelle zugänglich gemacht. Eine CL1-Einheit von Cortical Labs wird für 35.000 US-Dollar angeboten, wobei der Preis bei Abnahme größerer Mengen – etwa in 30er-Racks – auf 20.000 US-Dollar pro Einheit sinkt.
Alternativ steht ein Mietmodell für 2.200 US-Dollar pro Monat zur Verfügung. Für die Zukunft planen die Projektbeteiligten eine signifikante Erweiterung des Standorts in Singapur auf bis zu 1.000 Einheiten.
Marktumfeld und alternative Ansätze
Neben Cortical Labs besetzen auch andere Akteure das Feld des Biocomputing. Das Unternehmen FinalSpark bietet beispielsweise Zugang zu neuronalen Organoiden an, die über Tausende lebender Neuronen auf Elektroden-Chips verfügen.
Dieser Zugang wird über eine Python-API ermöglicht und kostet rund 500 US-Dollar pro Monat, wobei Teile des Angebots auch kostenlos zur Verfügung gestellt werden. Die Lebensdauer dieser Organoiden wird mit über 100 Tagen angegeben.
Obwohl konkrete Leistungsvergleiche zwischen der biologischen Hardware und klassischer KI-Hardware bislang weitgehend fehlen, wächst das Forschungsinteresse stetig. Die Wissenschaftler betonten, dass man mit den aktuellen Installationen erst am Anfang der Möglichkeiten stehe, biologische Prozesse für komplexe Rechenoperationen nutzbar zu machen.
