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State of Brain Emulation Report 2025
Abgeschlossen

State of Brain Emulation Report 2025

Neurowissenschaft KI Forschung

„Das nützlichste quantitative Update, das ich zur gesamten Whole Brain Emulation Roadmap gesehen habe. Eine Fundgrube nützlicher Informationen.” — Anders Sandberg, Institute of Futures Studies

Vor fünfzehn Jahren war Bostrom und Sandbergs Whole Brain Emulation Whitepaper das Referenzdokument für dieses Feld. Seitdem: Lichtblattmikroskopie, Expansionsmikroskopie, Optogenetik, modernes maschinelles Lernen. Die technologische Landschaft hat sich transformiert, aber niemand hatte sie zusammengefasst.

Weltweit arbeiten weniger als 500 Menschen an Gehirnemulation. Das Feld brauchte ein zugängliches, umfassendes Update, um neue Talente anzuziehen und seriöse Planung zu ermöglichen.

Im November 2024 machten sich Isaak Freeman und ich daran, einen richtig guten Artikel über Gehirnemulation zu schreiben. Schnell stellten wir fest, dass uns die Grundlage für die Hälfte unserer Behauptungen fehlte. Die Literatur war über Hunderte von Papieren verstreut, die Roadmaps veraltet, und der tatsächliche Stand des Feldes existierte hauptsächlich in privaten Gesprächen.

Also begannen wir Notizen zu machen. Dann noch mehr Notizen. Schließlich hatten wir Hunderte von Seiten und eine Entscheidung zu treffen: Eine Zusammenfassung schreiben oder es richtig machen.

Wir haben es richtig gemacht.

Was wir aufgebaut haben

Diese Seite kann die Breite und Tiefe dieses Projekts nicht vermitteln. Auf brainemulation.mxschons.com bekommt man einen echten Eindruck.

Der Kern ist ein 175-seitiger technischer Bericht, der neuronale Aufzeichnung, Konnektomik und Computational Neuroscience über fünf Modellorganismen hinweg abdeckt, vom 300-Neuronen-Wurm bis zum 86-Milliarden-Neuronen-Menschengehirn. 41 Expertenbeitragende vom MIT, UC Berkeley, Allen Institute, Harvard und Google haben die Arbeit überprüft und mitgestaltet.

Aber ein PDF reichte nicht. Wir wollten, dass es die Menschen wirklich erreicht. Also bauten wir ein Ökosystem:

Die Arbeit an diesem Bericht hat mein eigenes Denken verändert. Ich halte es jetzt für ernsthaft plausibel, dass wir Gehirnemulation auf menschlichem Niveau noch zu meinen Lebzeiten sehen werden. Das ist eine seltsame Sache zu schreiben, aber die Daten stützen es.

Offene Infrastruktur

Worauf ich besonders stolz bin: Wir sind den vollen Weg der Offenheit gegangen.

Das GitHub-Repository enthält alles. Alle 24 Datensätze. Alle Abbildungen in hoher Auflösung. Den gesamten Code für den Budget-Schätzer. Jede Berechnungsformel mit ihrer Beschreibung, Einheiten und dokumentierten Eingaben.

Der Schätzer selbst ermöglicht die Konfiguration eines Gehirnemulationsprojekts: Zielorganismus auswählen, Bildgebungsverfahren wählen und detaillierte Kostenaufschlüsselungen erhalten. Aber anders als die meisten Modelle in aufstrebenden Feldern ist dieses kein Black Box. Jeder Parameter ist überprüfbar. Jeder kann die Mathematik nachvollziehen, Annahmen hinterfragen oder Updates vorschlagen, indem er TSV-Dateien bearbeitet.

Das ist wichtig, weil sich Gehirnemulation historisch wie ein Science-Fiction-Thema angefühlt hat, mit Schätzungen verstreut über private Tabellenkalkulationen und informelle Gespräche. Wir wollten das Feld auf ein solides, gemeinsames wissenschaftliches Fundament stellen. Eine zentrale Ressource, die Konsens schafft, Meinungsverschiedenheiten ermöglicht und sich im Laufe der Zeit aufbaut, wenn andere darauf aufbauen.

Mitarbeitende

Förderer

Fieldcrest Ventures, MxSchons GmbH, Foresight Institute

Zeitplan

  • November 2024: Projektbeginn
  • Oktober 2025: Preprint auf arXiv
  • Januar 2026: Finaler Bericht mit vollständigen Daten und Abbildungen

Das vollständige Projekt auf brainemulation.mxschons.com erkunden