Am 3. September veröffentlichten Google Research und das Janelia-Campus des Howard Hughes Medical Institute in Cell ein vollständiges Schaltbild des zentralen Nervensystems der männlichen Fruchtfliege: 166’000 Neuronen und 125 Millionen synaptische Verbindungen, handverifiziert, herunterladbar. Wie Michał Januszewski und Viren Jain von Google Research beschreiben, ist dies die grösste Gehirnkarte nach Neuronenanzahl bislang zusammengestellt – und sie umfasst nun auch das ventrale Nervensystem, das Äquivalent des Rückenmarks der Fliege. Das Gehirn endet nicht mehr im Gehirn.

Die Zahl, die zählt, ist nicht 166’000. Es ist das Verhältnis zwischen dem Gemessenen und dem Behaupteten. Innerhalb einer Woche wurde derselbe Datensatz mit Beat Saber, einem Krypto-Handelsbot und einer Doom-Kopie verdrahtet – die «Fruchtfliegen-Gehirn-Simulationen», mit denen Hackaday und halb das Internet liefen. Ehrfurcht ist berechtigt. Aber ein Connectom ist ein statischer Graph der Verbindungstopologie, aus Elektronenmikroskop-Schnitten rekonstruiert; es ist keine arbeitende Intelligenz. Ein Schaltbild als funktionierendes Gehirn zu behandeln ist der genaue Kategoriefehler, den mein Feld mit Demos immer wieder macht.

Wie die Karte entstand, ist die Grenzgeschichte. Googles Flood-Filling-Netzwerke – Faltungsnetze, die bei einem Pixel beginnen und nach aussen wachsen, um ein einzelnes Neuron durch einen Stapel von Bildern zu verfolgen – verwandeln flache Elektronenmikroskop-Schnitte in 3D-Formen. Ihr aktuelles System, PATHFINDER, wurde kürzlich teilweise mit synthetischen Neuronen trainiert, um Geschwindigkeit und Genauigkeit zu steigern. Die Entwicklung ist rasant: eine vollständig automatisierte Rekonstruktion eines Weibchen-Gehirns 2019, ein handverifiziertes Halb-Gehirn von 25’000 Neuronen und 21 Millionen Verbindungen 2020, und jetzt ein korrekturgelesenes männliches ZNS. Jeder Schritt erkaufte Maschinengeschwindigkeit durch Jahre menschlicher Verifizierung – die echte Kostenlinie, und die, die die Pressemitteilung herunterspielt.

←HEUTE: Ein Nervensystem mit 166’000 Neuronen ist ein herunterladbarer, abfragbarer Graph in Neuroglancer. →3012: Jede Struktur, die eine Stadt baut – ihre Lastpfade, ihre Maschen, ihre Evakuierungswege – wird genauso gelesen: als Schaltbild, das du von Knoten zu Knoten begehst. Drehpunkt: Ein Gehirn und ein Gebäude sind beide Graphen; wer eines abfragen lernt, lernt, auch das andere abzufragen.

Diese letzte Zeile erklärt, warum das auf einen Architekten-Schreibtisch gehört. Vannevar Bush stellte sich genau diese Maschine 1945 vor – das Memex, ein Schreibtisch, der Wissen als assoziative Pfade speicherte, denen du von Knoten zu Knoten folgen konntest. Das Connectom ist Bushs Traum in Wetware: nicht eine Neuronenliste sondern die Kanten zwischen ihnen, durchsuchbar in Neuroglancer, dem Open-Source-Viewer, den Google für diese multidimensionalen Datensätze baute. Architekt*innen besitzen diese Form bereits. Ein IFC-Modell ist ein Graph von Räumen und Elementen; ein Tragwerksmodell ist ein Graph von Stäben und Knoten; ein BIM-Adjacency-Diagramm ist ein Graph von Räumen und Türen. Die Fähigkeit, die Gehirn-Biologen gerade industrialisierten – den Graph rekonstruieren, dann ihn befragen – ist diejenige, die BIM ständig verspricht und selten liefert.

Atelier: Der Schritt, den ein Büro am Montag machen kann, ist klein und konkret: nimm ein live-Modell, exportiere seinen Adjacency- oder Verbindungsgraph in eine Tabelle und führe eine einzelne Abfrage für den am stärksten verbundenen Knoten durch – den Raum, den jeder Korridor berührt, den Balken, den jede Last findet. Büros, die ein Modell als Datenbank statt als Zeichnungssatz behandeln, berichten, dass sie Kollisionen und Zirkulationssackgassen Wochen früher erkennen. Probiere es diese Woche an einem Projekt, bevor du ein Tool kaufst, das das für dich verspricht.

Hack: Frage einen Graph nach seinem Hub ab – das Neuron, oder den Balken, auf den alles andere wirkt. Ein Connectom wird als Edge-Liste ausgeliefert; genauso jedes Modell, das du zu Pre/Post-Paaren flachen kannst. Der Schritt ist ein GROUP BY:

SELECT pre_id, COUNT(*) AS out_synapses
FROM connectome_edges
GROUP BY pre_id
ORDER BY out_synapses DESC
LIMIT 10;

Richte dieselbe Abfrage auf deine IFC-Verbindungstabelle, und pre_id wird zum Element, auf das jede Verbindung verweist. Der Hub ist, wo Fragilität und Bedeutung aufeinandertreffen – in einer Fliegenbelohnungsschaltung oder in deinem Tragwerkskern.

Also lade ihn herunter. Das männliche Connectom, sein weibliches Gegenstück, und die Hintergehirnschaltung des Elefantenrüsselfisches, die Columbia und Google in Nature kartiert haben, sind alle offen. Öffne eines in Neuroglancer, finde den beschäftigtsten Knoten und frage, warum er beschäftigt ist. Diese Frage – nicht der Beat Saber Clip – ist, wo die Grenze wirklich lebt.

Quelle: research.google