DOI Kapitel:
I. Das Geschäftsjahr 2006
DOI Kapitel:Jahresfeier am 20. Mai 2006
DOI Artikel:Jäger, Willi: Mathematische Modelle und Computersimulation biologischer Prozesse: Realität in Silico?
DOI Seite / Zitierlink: https://doi.org/10.11588/diglit.66961#0027
20. Mai 2006
39
Es ist diese Sicherheit der Mathematik beim denknotwendigen Schließen, die
den hohen Erkenntniswert ausmacht und die Leonardo da Vinci hoch schätzte: „Chi
biasima la somma certezza delle matematiche si pasce di confnsione!“ (Fogli di Windsor
Royal Library (Windsor) 1908). Etwas abgewandelt übersetzt, sagt dies: „Wer die
Sicherheit der Mathematik verachtet, der stürzt sich in das Chaos der Gedanken.“ Die Erfah-
rung bestätigt die Aussage:,, Wer die Sicherheit der Mathematik verachtet, der stürzt sich in
das Chaos der Computer.“
Computer sind natürlich entscheidende Hilfsmittel, wenn es etwa gilt, die Pro-
zesse im Gehirn mit Simulationen besser zu erfassen. Die grundlegende Arbeit ist
jedoch in der Modellierung der Prozesse zu leisten, etwa in der Beschreibung des
lonentransports in den Nervenzellen. Liegen die Modelgleichungen fest, sind die
notwendigen Daten digital bereitgestellt und verarbeitet, so bleibt die numerische
Lösung weiterhin eine entscheidende Herausforderung. Doch Komplexität wird
berechenbar, solange es nur um Rechen-Power geht. Zurzeit haben PCs in der
Regel einen, seltener mehrere Prozessoren. Dies wird sich rasch ändern. Der Super-
rechner BLUEGENE L von IBM hat 65.536 Dual-Prozessoren. Derartige Systeme
bieten eine Rechen- und Speicherleistung, mit denen es gelingen sollte, wichtige
komplexe biologische Systeme zu beherrschen.
Figur 2
W X a
Es gibt grundsätzliche, mathematisch begründete Grenzen der Berechenbarkeit [17].
Aber auch die riesige Dimension der anstehenden Probleme kann Grenzen setzen.
Betrachtet man das Gehirn, so können alleine die Datenmengen, die insbesondere
durch die Hochleistungs-Mikroskopie gewonnen werden, Ausmaße annehmen, die
kaum zu bewältigen sind. Hier seien einige Zahlen über den Speicherplatz genannt,
der für Information notwendig ist, die für die einzelnen Objekte aus dem Gehirn
gewonnen werden kann:
1 Neuron 1 GigaByte (in 2006)
10 GigaByte (in 2007)
1 mm3 Teilstück des Cortex 100 GigaByte
Menschliches Gehirn (1400 cm3) 108 GigaByte =100 PetaByte
(Quelle: Lang (IWR))
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Es ist diese Sicherheit der Mathematik beim denknotwendigen Schließen, die
den hohen Erkenntniswert ausmacht und die Leonardo da Vinci hoch schätzte: „Chi
biasima la somma certezza delle matematiche si pasce di confnsione!“ (Fogli di Windsor
Royal Library (Windsor) 1908). Etwas abgewandelt übersetzt, sagt dies: „Wer die
Sicherheit der Mathematik verachtet, der stürzt sich in das Chaos der Gedanken.“ Die Erfah-
rung bestätigt die Aussage:,, Wer die Sicherheit der Mathematik verachtet, der stürzt sich in
das Chaos der Computer.“
Computer sind natürlich entscheidende Hilfsmittel, wenn es etwa gilt, die Pro-
zesse im Gehirn mit Simulationen besser zu erfassen. Die grundlegende Arbeit ist
jedoch in der Modellierung der Prozesse zu leisten, etwa in der Beschreibung des
lonentransports in den Nervenzellen. Liegen die Modelgleichungen fest, sind die
notwendigen Daten digital bereitgestellt und verarbeitet, so bleibt die numerische
Lösung weiterhin eine entscheidende Herausforderung. Doch Komplexität wird
berechenbar, solange es nur um Rechen-Power geht. Zurzeit haben PCs in der
Regel einen, seltener mehrere Prozessoren. Dies wird sich rasch ändern. Der Super-
rechner BLUEGENE L von IBM hat 65.536 Dual-Prozessoren. Derartige Systeme
bieten eine Rechen- und Speicherleistung, mit denen es gelingen sollte, wichtige
komplexe biologische Systeme zu beherrschen.
Figur 2
W X a
Es gibt grundsätzliche, mathematisch begründete Grenzen der Berechenbarkeit [17].
Aber auch die riesige Dimension der anstehenden Probleme kann Grenzen setzen.
Betrachtet man das Gehirn, so können alleine die Datenmengen, die insbesondere
durch die Hochleistungs-Mikroskopie gewonnen werden, Ausmaße annehmen, die
kaum zu bewältigen sind. Hier seien einige Zahlen über den Speicherplatz genannt,
der für Information notwendig ist, die für die einzelnen Objekte aus dem Gehirn
gewonnen werden kann:
1 Neuron 1 GigaByte (in 2006)
10 GigaByte (in 2007)
1 mm3 Teilstück des Cortex 100 GigaByte
Menschliches Gehirn (1400 cm3) 108 GigaByte =100 PetaByte
(Quelle: Lang (IWR))