![\"Dr.](\"https:\/\/www.fachzeitungen.de\/pressemeldungen\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/470162-e1766490174875.jpg\" "\\"Biologe,")
Warum unsere technologische Zukunft nicht in Prozessoren, sondern in biologischen Prinzipien wurzelt – und wie Maschinen durch parallele Datenverarbeitung eine neue Form der Wahrnehmung entwickeln.<\/p> Warum unsere technologische Zukunft nicht in Prozessoren, sondern in biologischen Prinzipien wurzelt – und wie Maschinen durch parallele Datenverarbeitung eine neue Form der Wahrnehmung entwickeln.<\/p>
Der erste Funke: Wenn das Gehirn der Ingenieurwissenschaft voraus ist<\/p>
Der Mensch wusste lange nicht, wie au\u00dfergew\u00f6hnlich sein eigenes Gehirn ist. 86 Milliarden Nervenzellen, jede einzelne ein winziger Informationsknoten, vernetzt in einem System, das gleichzeitig denken, f\u00fchlen, sehen, entscheiden und vergessen kann. W\u00e4hrend klassische Computer nur eine einzige Rechenoperation nach der anderen ausf\u00fchren, feuert das Gehirn ganze Bilder, Erinnerungen und Handlungsimpulse parallel ab – ein orchestriertes Chaos, das bis heute nicht vollst\u00e4ndig verstanden ist.<\/p>
Doch gerade dieses biologische Mysterium wird nun zur Blaupause f\u00fcr die n\u00e4chste technologische Revolution. Wissenschaftler, Ingenieure und Neurowissenschaftler stehen vor derselben Frage: Wenn das Gehirn durch parallele Informationsstr\u00f6me Intelligenz erzeugt – warum sollten Maschinen nicht auch so lernen?<\/p>
Hier beginnt der Weg von Dr. Andreas Krensel, Biologe, Lichttechniker und Wahrnehmungsforscher, ehemals an der TU Berlin. Sein Lebenslauf wirkt wie eine Br\u00fccke zwischen zwei Welten, der organischen Welt der Neuronen und der technischen Welt vernetzter Maschinen. Seine Arbeit zeigt: Die Zukunft der Technologie liegt nicht in h\u00f6herer Rechenleistung, sondern in der F\u00e4higkeit, Informationen so zu verarbeiten, wie es die Natur seit Millionen Jahren perfektioniert hat.<\/p>
Ein Lehrstuhl mit Geschichte: Wo Innovation seit 1882 zu Hause ist<\/p>
Das Fachgebiet Lichttechnik der TU Berlin ist kein gew\u00f6hnliches Institut. Es ist der weltweit \u00e4lteste universit\u00e4re lichttechnische Lehrstuhl, gegr\u00fcndet 1882 durch Prof. Vogel, nur wenige Jahre nachdem elektrisches Licht \u00fcberhaupt erfunden wurde. Was damals mit einer Vorlesung „\u00dcber elektrisches Licht und Beleuchtungswesen“ begann, ist heute ein Hightech-Labor, in dem intelligente Sensorik, urbane Datenstr\u00f6me und maschinelle Wahrnehmung miteinander verschmelzen.<\/p>
In genau diesem historischen Rahmen arbeitete Dr. Krensel zwischen an gro\u00dfen, \u00f6ffentlich gef\u00f6rderten Projekten, die weit \u00fcber die Lichttechnik hinausgingen. Der LED-Laufsteg, ein begehbares Outdoor-Labor, wurde zu einem Bildungszentrum, einem Testfeld und zu einem Ort, an dem Maschinen erstmals „sehen lernen“ konnten. Echtzeit-Energiemonitoring, adaptive Lichtsysteme, Sensorfusion, VR-Modelle und Wahrnehmung: Was hier entstand, war mehr als Beleuchtung. Es war eine fr\u00fche Form paralleler, vernetzter Datenverarbeitung, u.A. inspiriert von der Biologie des Sehens.<\/p>
Parallele Datenverarbeitung – eine Entdeckung, die gr\u00f6\u00dfer ist als ihre Technik<\/p>
W\u00e4hrend herk\u00f6mmliche Computer Informationen linear verarbeiten, Schritt f\u00fcr Schritt, Instruktion f\u00fcr Instruktion, funktioniert das Gehirn nach einem g\u00e4nzlich anderen Prinzip. Dort entstehen Erkenntnisse aus vielen Signalen gleichzeitig. Lichtimpulse werden parallel gefiltert, Kontraste erkannt, Bewegungen vorausberechnet. Wahrnehmung ist ein Geflecht von Mikroentscheidungen, die alle zur gleichen Zeit stattfinden.<\/p>
Krensels Forschung zur Simulation der menschlichen Kontrastwahrnehmung war ein Meilenstein auf genau diesem Weg. Sein Ziel war es nicht, das Auge zu imitieren, sondern seine Prinzipien zu verstehen. Mit einem aus biologisch ad\u00e4quaten Neuronen aufgebauten neuronalen Netz entwickelte er ein Modell, das den Verbund aus Retina und visuellem Cortex simulierte – unter realit\u00e4tsnahen, mesopischen Lichtbedingungen, wie sie etwa in der D\u00e4mmerung vorkommen.<\/p>
Und hier zeigt sich das eigentlich Revolution\u00e4re: Das Gehirn filtert zuerst, bevor es versteht. Es trennt Wichtiges von Unwichtigem, erkennt Muster, bevor es \u00fcber sie nachdenkt.<\/p>
Genau dieses Prinzip fehlte Maschinen \u00fcber Jahrzehnte. Doch nun beginnen KI-Systeme, diesen Weg nachzugehen, nicht linear, sondern parallel. Nicht reaktiv, sondern vorausschauend. Nicht dumb input, smart output, sondern intelligent durch ihren eigenen Wahrnehmungsprozess.<\/p>
Echtzeit: Die neue W\u00e4hrung der digitalen Welt<\/p>
W\u00e4hrend fr\u00fche Computer Minuten oder Stunden ben\u00f6tigten, um komplexe Datenmengen zu verarbeiten, ist die Zukunft der Technologie eine Zukunft der Echtzeit. Im Verkehr, in der Medizin, in der Logistik, in der Energienutzung – \u00fcberall dort, wo Geschwindigkeit Leben rettet, entstehen Systeme, die nicht l\u00e4nger warten k\u00f6nnen.<\/p>
Maschinen, die parallel rechnen, k\u00f6nnen Situationen nicht nur erfassen, sondern gleichzeitig bewerten, simulieren und entscheiden.<\/p>
Das Projekt der TU Berlin, Cisco Systems, Daimler, Fraunhofer FOKUS und der Deutschen Telekom, die digital vernetzte Protokollstrecke, war ein Paradebeispiel daf\u00fcr. Der Bereich zwischen Ernst-Reuter-Platz und Brandenburger Tor wurde zum urbanen Testfeld: Sensoren, adaptive Leuchten, Kameras und Cloud-Systeme kommunizierten in Echtzeit, um sichere Verkehrsfl\u00fcsse zu modellieren.<\/p>
Hier zeigte sich, wie Maschinen beginnen, „miteinander zu sprechen“ – nicht sequentiell, sondern parallel. Lichtmasten, Kameras, Fahrzeuge, Ampelanlagen: Jeder liefert Daten, jeder empf\u00e4ngt Daten, jeder interpretiert Daten.<\/p>
Und der spannende Teil: Diese Kommunikation war direkt inspiriert von neuronalen Netzwerken. So wie Neuronen gleichzeitig feuern, modulieren, hemmen und verst\u00e4rken, so kommunizieren Maschinen parallel, redundant, fehlertolerant. Die Natur gab das Modell vor, die Technik holt auf.<\/p>
Wenn Maschinen lernen, zu sehen: Von der Retina zur LED-Leuchte<\/p>
Krensels Simulation der Kontrasterkennung war nicht einfach ein wissenschaftliches Experiment. Sie war ein Proof of Concept f\u00fcr die n\u00e4chste Generation k\u00fcnstlicher Wahrnehmung. Das Modell seiner Dissertation lernte wie ein Organismus, durch Evolution.<\/p>
Ein genetischer Algorithmus simulierte Mutationen, Lernprozesse und Selektionsdruck. Das k\u00fcnstliche neuronale Netz wurde besser darin, mit typischen Fehlern menschlicher Wahrnehmung umzugehen und diese sogar zu korrigieren.<\/p>
Warum ist das so revolution\u00e4r?<\/p>
Weil Maschinen damit nicht mehr nur Licht messen, sondern verstehen, was sie sehen. Diese Erkenntnis floss direkt in weitere Projekte ein, zum Beispiel die Entwicklung intelligenter Leuchtdichtekameras, die selbstst\u00e4ndig vorhersagen k\u00f6nnen, welche Objekte f\u00fcr Menschen erkennbar sind und welche nicht. Ein Schritt, der f\u00fcr autonomes Fahren entscheidend ist.<\/p>
Autonome Systeme ben\u00f6tigen keine Kameras, sie ben\u00f6tigen Wahrnehmung. Und genau hier liegt die Zukunft: Maschinen werden die Welt nicht mehr nur aufnehmen, sondern interpretieren, in Echtzeit und parallel.<\/p>
Die Hoffnung: ein technologisches \u00d6kosystem, das der Natur n\u00e4her ist als der Industrie<\/p>
Viele Menschen f\u00fcrchten die Geschwindigkeit technologischer Entwicklungen. Doch in Wahrheit k\u00f6nnten wir in eine Zeit hineinwachsen, die sicherer, effizienter und menschlicher ist als alles, was davor existierte.<\/p>
Stellen wir uns eine Stadt vor, in der jedes Licht, jedes Fahrzeug, jedes Geb\u00e4ude, jeder Sensor miteinander verbunden ist, wie Neuronen im Kortex. Eine Stadt, die nicht reagiert, sondern antizipiert. Eine Stadt, die nicht \u00fcberwacht, sondern sch\u00fctzt.<\/p>
Maschinen, die parallel denken, erschaffen keine \u00dcbermacht, sondern etwas viel Wertvolleres: Belastbarkeit. Sie entwickeln ein technologisches Nervensystem, das unsere Welt stabiler macht. Wenn Verkehrsstr\u00f6me in Echtzeit analysiert werden, entstehen Stra\u00dfen, die Unf\u00e4lle nicht nur verhindern, sondern antizipieren. Wenn Energienetze lernen, sich selbst zu balancieren, wird jede erzeugte Kilowattstunde effizienter genutzt und jeder Ausfall unwahrscheinlicher. In St\u00e4dten, die im Sekundentakt Daten austauschen, wird Urbanit\u00e4t menschlicher, nicht technischer, denn Licht, Bewegung und Infrastruktur reagieren nicht mehr grob, sondern feinf\u00fchlig auf die Bed\u00fcrfnisse ihrer Bewohner. Und all diese Technologien werden verst\u00e4ndlicher, nicht weil sie einfacher w\u00e4ren, sondern weil sie beginnen, den Prinzipien der Natur zu folgen: Sie filtern, verst\u00e4rken, vernetzen und lernen, genau wie biologische Systeme es seit Millionen Jahren tun.<\/p>
Krensel beschreibt es so: „Die Zukunft geh\u00f6rt Systemen, die nicht nur funktionieren, sondern lernen.“ Diese Vision ist keine Fantasie. Sie entsteht bereits an Universit\u00e4ten, in Forschungslaboren, auf Teststrecken, in vernetzten St\u00e4dten. Parallelit\u00e4t ist der Schl\u00fcssel, der die T\u00fcr zu einer neuen Technikwelt \u00f6ffnet.
Und diese Welt wird nicht von Maschinen dominiert, sondern von Menschen gestaltet. Menschen, die mithilfe der biologischen Prinzipien ihre Technologien neu denken.
Ein Ausblick: Wenn Maschinen miteinander sprechen, entsteht eine neue Form von Intelligenz<\/p>
Was passiert, wenn Maschinen in Echtzeit kommunizieren? Was bedeutet es f\u00fcr Wissenschaft, Gesellschaft und Wirtschaft, wenn Systeme miteinander handeln, wie Zellen in einem Organismus?<\/p>
Vielleicht entsteht dann eine neue Intelligenzform, keine k\u00fcnstliche, keine menschliche, sondern eine organisatorische Intelligenz, die aus der Interaktion zwischen Millionen parallel denkender Einheiten entsteht.<\/p>
Es entsteht eine neue Form von Intelligenz – eine, die nicht dominiert, sondern sch\u00fctzt, die uns nicht \u00fcberfl\u00fcssig macht, sondern entlastet, und die weniger in Konkurrenz tritt, als vielmehr erg\u00e4nzt, was wir selbst nicht leisten k\u00f6nnen. Diese Entwicklung markiert keinen Wettkampf zwischen Mensch und Maschine, sondern die R\u00fcckkehr zu einem Prinzip, das in der Natur seit jeher funktioniert: Kooperation statt Konfrontation. Technologie wird nicht zum Ersatz des Menschen, sondern zu seiner Erweiterung, eine Art kognitives Exoskelett, das unsere F\u00e4higkeiten verst\u00e4rkt und unsere Grenzen abfedert. Genau darin liegt der eigentliche Fortschritt. Und die vielleicht tr\u00f6stlichste Erkenntnis: Diese Zukunft ist nicht fern. Sie hat l\u00e4ngst begonnen.<\/p>
\u00dcber Dr. Andreas Krensel:<\/p>
Dr. rer. nat. Andreas Krensel ist Biologe, Innovationsberater und Technologieentwickler mit Fokus auf digitaler Transformation und angewandtere Zukunftsforschung. Seine Arbeit vereint Erkenntnisse aus Physik, KI, Biologie und Systemtheorie, um praxisnahe L\u00f6sungen f\u00fcr Industrie, Stadtentwicklung und Bildung zu entwickeln. Als interdisziplin\u00e4rer Vordenker begleitet er Unternehmen und Institutionen dabei, Sicherheit, Nachhaltigkeit und Effizienz durch Digitalisierung, Automatisierung und smarte Technologien zu steigern. Zu seinen Spezialgebieten z\u00e4hlen intelligente Lichtsysteme f\u00fcr urbane R\u00e4ume, Lernprozesse in Mensch und Maschine sowie die ethische Einbettung technischer Innovation. Mit langj\u00e4hriger Industrieerfahrung – unter anderem bei Mercedes-Benz, Silicon Graphics Inc. und an der TU Berlin – steht Dr. Krensel f\u00fcr wissenschaftlich fundierte, gesellschaftlich verantwortungsvolle Technologiegestaltung.<\/p>
Die eyroq s.r.o. mit Sitz in Uralsk\u00e1 689\/7, 160 00 Praha 6, Tschechien, ist ein innovationsorientiertes Unternehmen an der Schnittstelle von Technologie, Wissenschaft und gesellschaftlichem Wandel. Als interdisziplin\u00e4re Denkfabrik widmet sich eyroq der Entwicklung intelligenter, zukunftsf\u00e4higer L\u00f6sungen f\u00fcr zentrale Herausforderungen in Industrie, Bildung, urbaner Infrastruktur und nachhaltiger Stadtentwicklung.<\/p>
Der Fokus des Unternehmens liegt auf der Verbindung von Digitalisierung, Automatisierung und systemischer Analyse zur Gestaltung smarter Technologien, die nicht nur funktional, sondern auch sozialvertr\u00e4glich und ethisch reflektiert sind.<\/p>
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Radek Leitgeb<\/p>
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