Professor Sebastian Seung, der an der Princeton University lehrt, wurde für seine herausragende Forschung auf dem Gebiet der Neurowissenschaften ausgezeichnet. Er erhielt den 2026 Pradel Research Award der National Academy of Sciences (NAS) der USA. Diese Auszeichnung wird jährlich an etablierte Neurowissenschaftler vergeben, die signifikante Beiträge zum Verständnis des Nervensystems geleistet haben.

Die NAS gab am 24. bekannt, dass Seungs innovative Ansätze zur Rekonstruktion und Interpretation neuronaler Schaltungen bahnbrechende Veränderungen in der Neurowissenschaft bewirken. Der mit dem Preis verbundene Geldbetrag von 50.000 US-Dollar kann von den Preisträgern für Forschungsbemühungen in ihrer Wahlinstitution verwendet werden. Die NAS, eine 1863 gegründete Institution mit dem Ziel der Förderung der Wissenschaft, besteht aus rund 3.200 Mitgliedern, darunter über 200 Nobelpreisträger.

Neuartige Ansätze in der Neurowissenschaft

Seungs bedeutendste Leistung liegt in der Erschließung neuer Wege zur präzisen Kartierung des menschlichen Gehirns. Durch die Kombination von moderner Neurowissenschaft mit rechnerischer Biologie schuf er ein neues Feld namens „Connectomics“. Dieses Feld untersucht systematisch, wie Neuronen miteinander verbunden sind und welche Funktionen aus diesen Verbindungen entstehen.

Das Konzept der Connectomics kann als die Erstellung eines äußerst präzisen Schaltplans des Gehirns beschrieben werden, ähnlich einem elektrischen Netzwerk. Um zu verstehen, wie das Gehirn denkt, Erinnerungen speichert und Entscheidungen trifft, ist es entscheidend, die Art und Weise zu erkennen, wie Neuronen miteinander verbunden sind.

Seung hat diesen „Schaltplan des Gehirns“ radikal verändert, indem er computergestützte Systeme und künstliche Intelligenz verwendete, um automatische Rekonstruktionen der neuronalen Strukturen zu ermöglichen. Zuvor mussten Neurowissenschaftler mithilfe von Mikroskopaufnahmen die Verschaltungen manuell kartieren, was einem mühsamen Prozess ähnelte, bei dem sie ohne Satellitenbilder durch einen Wald navigierten.

Die Anwendung von Deep Learning

Seung setzte Deep Learning ein, um Millionen von Gehirnbildern zu analysieren, wodurch Computer Neuronen automatisch erkennen und deren Verbindungen verfolgen konnten. Diese Methode wandelte die neuronale Rekonstruktion von einer aufwendigen manuellen Aufgabe in einen automatisierten Prozess um, der durch KI unterstützt wird.

Zudem entwickelte Seung ein theoretisches Konzept, das als nicht-negative Matrixfaktorisierung bekannt ist, um komplexe Datensätze in zugrunde liegende Muster zu zerlegen. Diese mathematische Methode ist vergleichbar mit der Fähigkeit, in einer komplexen musikalischen Komposition verschiedene Instrumente zu isolieren.

Innovationen und Plattformen für die Forschung

Ein weiterer wichtiger Beitrag Seungs ist das Konzept der „kontinuierlichen Attraktor-Dynamik“, das erklärt, wie das Gehirn Informationen stabil hält. Diese Theorie hilft dabei, die Funktionen des Arbeitsgedächtnisses und die räumliche Wahrnehmung zu verstehen.

Seung entwickelte auch Plattformen wie „I-Wire“ und „Fly-Wire“, die es Forschern ermöglichen, online Verbindungen zwischen Neuronen zu verfolgen und Fehler zu korrigieren. Diese Projekte sind Beispiele für kollektive Ansätze zur Erstellung von Gehirnkarten, die die menschlichen Wahrnehmungsfähigkeiten und die Berechnungsfähigkeiten von KI kombinieren.

Evaluierung der Forschung

Die wissenschaftliche Gemeinschaft hebt hervor, dass Seungs Forschung die Art und Weise, wie neuronale Schaltkreise betrachtet werden, revolutioniert hat. Er verband Theorie, Algorithmen, Daten und Plattformen und trug so zur Wiederformung der Neurowissenschaften bei, indem er die grundlegende Sprache des Gehirns von abstrakten Konzepten zu genauen Karten und Daten wandelte.

Seung ist zudem als die erste Person bekannt, die von Lee Jae-Yong, dem Vizepräsidenten von Samsung Electronics, persönlich rekrutiert wurde. Nach dem Abschluss seiner Promotion in theoretischer Physik an der Harvard University hatte er Professuren am Massachusetts Institute of Technology und an der Princeton University inne, bevor er 2018 von Lee rekrutiert wurde. Bei Samsung Research übernahm Seung die Rolle eines Chief Research Scientist, wo er an der Entwicklung von KI-Strategien und künftigen Wachstumsfeldern arbeitete. 2020 wurde er zum Präsidenten befördert und war Leiter von Samsung Research, bevor er 2024 in die akademische Welt zurückkehrte.