TU Graz gelingt Forschungsdurchbruch Simuliertes Gehirn erstmals zum Sehen gebracht

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Forschern der Technischen Universität Graz gelang es erstmals, Seh-Funktionen auf einem detaillierten Modell des Gehirns einer Maus nachzubilden. Bislang konnten Gehirnstrukturen zwar modelliert werden, aber keine gezielten Funktionen ausführen.

„Das bahnbrechende an unserem neuesten Modell ist, dass wir unsere Gehirn-Simulation erstmals bestimmte Funktionen – in unserem Fall Sehen – ausführen lassen können“, freut sich Neuroinformatiker Wolfgang Maass, der das entsprechende wissenschaftliche Paper gemeinsam mit seinen PostDocs Guozhang Chen und Franz Scherr veröffentlichte. Die Forscher hoffen angesichts der Ergebnisse auf eine neue wissenschaftliche Methode, die künftig in der Forschung zum Einsatz kommen soll.

Neuronales Netzwerk als Grundlage

Die Forscher entschieden sich für den Fokus auf die Sehfunktion, da es sich hierbei um eine der zentralen Funktionen Künstlicher Intelligenz handelt. Beispiele dafür sind etwa autonomes Fahren oder Bildverarbeitung. Algorithmen müssen die über Sensoren erfassten Umgebungsdaten interpretieren und aus ihnen lernen. Eine weitere Grundlage bildeten die jahrzehntelangen Studien des Allen Institute for Brain Science in Seattle, das sich unter anderem der Entschlüsselung des visuellen Cortex von Mäusen verschrieben hat.

„Wir haben diese Daten in ein simuliertes Netzwerk von biologischen Neuronen – also in ein Computer-Modell von einem Teil des Gehirns – übersetzt und konnten mit diesem biologischen Modell die Sehfunktion nachbilden“, erklärt Maass. Das Modell kann die wichtigsten visuellen Aufgaben erfüllen und ist gegenüber Störungen robust. Im nächsten Schritt sollen nun die Unterschiede zwischen der biologischen Sehfunktion der Simulation und der Sehfunktion künstlicher neuronaler Netzwerke untersucht werden.

Das Gehirn besser verstehen

Neuronale Netze eines Gehirns sind nicht nur besonders leistungsfähig, sondern auch sehr energieeffizient: Die Neuronen „feuern“ nur, wenn es für eine Aufgabe erforderlich ist. Künstliche neuronale Netze bilden dieses Verhalten nach – allerdings sind sowohl ihre Neuronen als auch die Netzwerkarchitektur wesentlich anders als in einem Gehirn. Biologische Simulationsmodelle ermöglichen Forschern ein besseres Verständnis dieser Vorgänge.

Derartige Erkenntnisse lassen sich auch in der Computertechnik einsetzen, wie Maass anmerkt: „Wir starten gerade einen Pilotversuch mit dem Prozessorhersteller Intel und bauen unsere biologischen Modelle in seine neuromorphen Chips ein, um zu beobachten, ob sie dadurch wirklich energieeffizienter werden.“

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