Wissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und der Bell Labs haben einen elektronischen Schaltkreis gebastelt, der das Verhalten der menschlichen Großhirnrinde nachahmt. „Genau wie bei Computerchips werden auch in neuralen Netzen zahlreiche Befehle in Schleifen verarbeitet“, sagte Sebastian Seung, Assistenzprofessor für computergestützte Neurowissenschaften.
„Wie Neurologen herausgefunden haben, scheinen die Befehlschleifen im Gehirn anders zu arbeiten als das die Schaltkreis-Designer von heute kennen“, so Seung. „Wir haben uns dann daran gemacht, diese neuartige Verarbeitungsmethode mit einer unkonventionellen elektronischen Schaltung zu simulieren.“ In Zukunft könnten Computer mithilfe dieser Technologie Aufgaben der Wahrnehmung übernehmen, hoffen die Wissenschaftler, wie beispielsweise Objekte optisch zu erkennen.
Die Schaltung ist so angelegt, dass synthetische Nervenzellen mit künstlichen Synapsen (Verbindungen zwischen Zellen zur Reizübertragung) Nachrichten austauschen können.
Genau wie bei den Nervenzellen der Großhirnrinde haben auch die künstlichen Neuronen Einfluss aufeinander. Wie in der echten Welt gibt es ein Unterdrücker-Neuron, das verhindert, dass unser Gehirn durch Reizüberflutung lahmgelegt wird, so die Bell Labs. Das sei genau wie bei einer echten Nervenzelle, die nur einem Reiz nachgibt und einen Reiz unterdrückt, wenn sie zwei verschiedenen Einflüssen ausgesetzt wird. Dabei entscheidet nicht ein einzelner Transistor darüber, welchem Reiz nachgegeben wird, sondern das Kollektiv aller künstlichen Neuronen, ganz nach dem Vorbild der Realität. Vor allem fasziniert die Forscher, dass im Gehirn analoge und digitale Datenverarbeitung offensichtlich gemeinsam praktiziert werden.
Die ersten Anwendungsgebiete der neuen Erkenntnisse könnten sowohl bei der sensorischen Datenverarbeitung, wo analoge Informationen umgesetzt werden müssen, als auch in Hilfsgeräten für taube oder blinde Personen finden. In diesem Bereich sei es unerlässlich, die biologischen Vorgänge im Gehirn simulieren zu können.
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