Universität Osnabrück erhält Förderung Deep Learning hilft beim Verständnis des menschlichen Sehens

Von Martin Hensel

Die Universität Osnabrück untersucht das menschliche Sehvermögen aus kognitionswissenschaftlicher Sicht mithilfe von Deep Learning. Dafür gibt es nun finanzielle Unterstützung der Europäischen Union.

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Prof. Dr. Tim C. Kietzmann von der Universität Osnabrück erforscht das menschliche Sehvermögen unter anderem per Deep Learning.
Prof. Dr. Tim C. Kietzmann von der Universität Osnabrück erforscht das menschliche Sehvermögen unter anderem per Deep Learning.
(Bild: Universität Osnabrück/ Raddatz)

Gefördert wird das interdisziplinäre Vorhaben „TIME – Towards a dynamic account of natural vision“ mit einem „ERC Starting Grant“ in Höhe von 1,5 Millionen Euro. Durchgeführt wird das Projekt von Prof. Dr. Tim Kietzmann, Hirnforscher und Experte für Maschinelles Lernen. „In meinem ERC-geförderten Projekt geht es um die grundlegende Frage, wie unser Gehirn visuelle Informationen aus unserer Umwelt verarbeitet“, erklärt er.

Beim Sehen greifen verschiedene Aspekte dynamisch ineinander. In nur einem Augenblick werden visuelle Informationen gefiltert und ausgewählt, im Gehirn verarbeitet und mit vielen weiteren Informationen zusammengebracht. „Gleichzeitig laufen etliche Prozesse ab, etwa die Entscheidung, wann und wohin wir unsere Augen bewegen um weitere Informationen zu sammeln“, so Kietzmann. Um diese Prozesse zu verstehen, nutzen der Professor und sein Team hochauflösende Messungen von Hirnströmen, die mittels Methoden des Maschinellen Lernens analysiert und modelliert werden.

Neuartige Betrachtungsweise

Laut Kietzmann sei zentral für das Vorhaben, dass man Selektion, Verarbeitung und Integration von visuellen Signalen nicht als eine Kaskade von Verarbeitungsschritten aus Signalen der Netzhaut betrachte. Stattdessen geht das Projekt von einem Prozess aus, der sich dynamisch über Zeit und Raum erstreckt. „Das ermöglicht uns, das menschliche Sehen auf eine viel natürlichere Weise als bisher zu betrachten. So können wir zum Beispiel Augenbewegungen und die dazugehörigen Entscheidungsprozesse in den Modellen mitberücksichtigen“, erläutert Kietzmann.

Der Wissenschaftler nutzt insbesondere tiefe neuronale Netzwerke für seine Fragestellen. Die im Gehirn ablaufenden Netzwerkprozesse werden auf Hochleistungs-Clustern in komplexen Modellen simuliert. Letztere speisen sich aus umfangreichen Hirndaten, die aus hochauflösenden bildgebenden Verfahren stammen. Deep Learning soll dabei KI-basierte Prognosen zum menschlichen Sehverstehen ermöglichen. „Wir erhoffen uns durch den ERC Grant nicht nur ein besseres Verständnis menschlichen Sehens, sondern grundlegende Einsichten in kortikale Informationsverarbeitung, sowie effizientere, robustere, selbstlernende Künstliche Intelligenz und Computer Vision Systeme“, verdeutlicht Kietzmann.

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