Wie die Forscher in der aktuellen Ausgabe des renommierten "PLoS Computational Biology"-Journals schreiben, variiert das Muster der elektrischen Impulse der Neuronen im menschlichen Gehirn so stark, dass es schwierig ist, Ähnlichkeiten darin zu entdecken. "Dieses Phänomen ist ein Hinweis darauf, dass Informationsverarbeitung im Gehirn fundamental anders organisiert ist als im Computer, zumindest als in den bisher gebauten Computern", erklärt Wolfgang Maass, Leiter des Instituts für Grundlagen der Informationsverarbeitung an der TU Graz.
Gemeinsam mit seinem Team hat er eine Theorie entwickelt, die zeigt, dass auch Neurone, die mehr oder weniger zufällig Impulse - sogenannte "Spikes" - an andere Neurone aussenden, sehr gezielt Berechnungen durchführen können.
Modell für Rechner der Zukunft
"Der Grund ist, dass solche 'unzuverlässigen' Neurone so zu einem Netzwerk verschaltet werden können, dass das Gehirn eine große Zahl an verschiedenen Möglichkeiten quasi spontan, also zufallsgesteuert, durchspielen kann, um eine geeignete Lösung eines Problems zu ermitteln", schildert Maass.
Diese Theorie erklärt eine große Zahl von experimentellen Ergebnissen der Neurowissenschaft und Kognitionswissenschaft, so die Forscher. Daneben gibt sie den Informatikern aber auch neue Ideen, wie man zukünftige Rechner aus sehr billigen und extrem kleinen 'unzuverlässigen' Rechenelementen bauen kann, die möglicherweise lediglich aus einigen wenigen Molekülen bestehen.
Prototyp in Arbeit
Ein Prototyp eines solchen neuartigen Rechners entsteht derzeit im Rahmen des EU-Projekts BrainScales in Zusammenarbeit der Informatiker aus Graz mit Physikern der Universität Heidelberg. Er basiert auf der Annahme, dass ein geeignetes Netzwerk neuartiger elektronischer Bausteine mit neuronenartigem Verhalten ebenfalls in der Lage sein kann, aus einer großen Anzahl von unsicheren Fakten und Vermutungen intelligente Schlüsse zu ziehen.
Schon bald wollen die Forscher nachprüfen können, ob die Vorhersagen der neuen Theorie auch für Rechner gelten, die aus in Silizium nachgebildeten künstlichen Neuronen bestehen.
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