Neurocomputer "lernen" schneller

Ein europäisches Forscherteam hat ein Projekt in Angriff genommen, das eine neue Generation von Neurocomputern anstrebt. "Künstliche neuronale Netze basieren bisher auf speziellen Lernalgorithmen, die mit Lernmechanismen im Gehirn noch nicht viel gemein haben", erklärt Projektkoordinator Robert Legenstein vom Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung (IGI) der TU Graz.

Die neue Neurocomputergeneration soll sich entsprechend stärker an den Rechenprinzipien und Lernmechanismen im Gehirn orientieren. Gleichzeitig erhoffen sich die Wissenschaftler im Rahmen von "Brain-i-Nets" (Novel Brain Inspired Learning Paradigms for Large-Scale Neuronal Networks) neue Erkenntnisse über das Lernen im Gehirn. Dessen volle Komplexität will das Projekt allerdings nicht nachempfinden.

Rätselhaftes Lernvorbild

Das menschliche Gehirn mit seinen Mrd. Nervenzellen und ständigem Wandel unterworfenen synaptischen Verbindungen gibt Forschern nach wie vor viele Rätsel auf. "Im Gegensatz zu heutigen Computern führt das Gehirn kein fixes Programm aus, sondern passt Funktionen immer wieder an und programmiert diese neu. Viele dieser Effekte sind noch nicht erklärt", erläutern IGI-Leiter Wolfgang Maass und Legenstein.

"Unser Fokus ist das Lernen im lebenden Mechanismus", betont der Projektkoordinator. Er verweist beispielsweise auf spontane Aktivität im Gehirn, die nicht durch Sensorik aktiviert wird. Das Team aus Informatikern, Neurowissenschaftern und Physikern will unter anderem untersuchen, wie sich derartige Aktivität auf das Lernen auswirkt. Diese und andere Erkenntnisse zum Lernen im Gehirn sollen dann dazu beitragen, dass zukünftige Neurocomputer effizienter lernfähig werden.

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