Forum für Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft

Hauptsponsoren:     3M 
Datenbankrecherche:

 

Lernen im Computermodell

25.04.2007
Wissenschaftler erforschen Lernvorgänge durch die Computersimulation eines Kubikmillimeters Gehirn

Dass das Gehirn lernen kann, liegt an den besonderen Eigenschaften der Nervenzellen, insbesondere deren Verbindungen, der Synapsen. Bei jeder Aktivität des Gehirns werden Informationen in Form von kurzen, elektrischen Impulsen von Zelle zu Zelle weitergegeben - man sagt, die Nervenzellen "feuern".

Dabei kann die Weitergabe von Signalen regelrecht geübt werden. Wenn eine Zelle A einen Impuls aussendet, der in Zelle B eine Antwort auslöst, wird der Kontakt von der Zelle A zur Zelle B verstärkt. Besteht kein derartiger Kausalzusammenhang oder feuert wiederholt B kurz vor A, wird der Kontakt geschwächt. Durch diese so genannte "spike-timing dependent plasticity" (STDP) werden Nervenbahnen durch häufige Wiederholungen ausgebaut. Andere Verknüpfungen hingegen, die selten gebraucht werden, verfallen.

Diese "Plastizität" des Gehirns, die Fähigkeit zur physiologischen und strukturellen Veränderung, gilt als Grundlage des Lernens. In einer aufwändigen Computersimulation von 100.000 Neuronen mit jeweils 10.000 Kontakten - das entspricht etwas einem Kubikmillimeter Großhirnrinde - haben Abigail Morrison, Ad Aertsen und Markus Diesmann nun Hinweise darauf gefunden, dass STDP alleine noch nicht ausreicht, um Lernvorgänge in Zellen zu erklären. Die Arbeit der Wissenschaftler vom Bernstein Center for Computational Neuroscience, der Universität Freiburg und vom RIKEN Brain Science Institute in Tokyo wird in der Juni-Ausgabe der Zeitschrift Neural Computation publiziert.

Schon in früheren Experimenten konnten die Wissenschaftler zeigen, dass ihre Computersimulation viele Eigenschaften des Gehirns recht gut widerspiegelt. Die virtuellen Neurone feuern mit etwa gleicher Frequenz wie im Gehirn, die Aktivität schaukelt sich weder hoch, noch ebbt sie ab - das System befindet sich in einem "dynamischen Gleichgewicht". Neu in ihrem Modell ist allerdings, dass die virtuellen neuronalen Verbindungen nun auch die Eigenschaft der Plastizität besitzen. Dazu entwickelte Morrison zunächst eine neue mathematische Formulierung der STDP-Lernregel, welche die in der Literatur publizierten experimentellen Ergebnisse deutlich besser beschreibt. Damit kommt das Modell der Realität noch ein Stück näher.

Um zu untersuchen, ob das Computermodell auch Lernvorgänge simulieren kann, regten die Wissenschaftler wiederholt eine bestimmte Gruppe von Neuronen an. Dabei beobachteten sie, dass zunächst genau das passierte, was ein Lernmodell voraussagen würde: Da die stimulierten Neurone die fortwährenden Impulse an die ihnen nachgeschalteten Neurone weitergaben, wurden diese Kontakte verstärkt. Dies ging aber auf Kosten der Kontakte von anderen vorgeschalteten Zellen im Netzwerk. Die Zellen hörten vornehmlich auf die von außen eingegebenen Signale, dadurch wurden die anderen Kontakte überflüssig und entsprechend abgebaut. Wie die Wissenschaftler feststellten, koppelte sich die ganze Gruppe von Nervenzellen, die auf die Stimulation reagierten, nach einiger Zeit vom Netzwerk ab.

STDP alleine kann also Lernen in einem größeren neuronalen Netzwerk nicht erklären, es müssen weitere Bedingungen erfüllt sein, damit das System tatsächlich lernen kann. Es gibt schon einige Hinweise darauf, was für Bedingungen das sein könnten. Mit der Simulation von großen Netzwerken haben Morrison und ihre Kollegen ein gutes Werkzeug in der Hand, um die verschiedenen Modelle zu überprüfen und sich dem Geheimnis des neuronalen Lernens weiter zu nähern.

Quelle:
Morrison, A., Aertsen, A., & Diesmann, M. (2007). Spike-timing dependent plasticity in balanced random networks. Neural Computation, 19 (6) 1437-1467

http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/neco.2007.19.6.1437

Kontakt:
Dr. Abigail Morrison
Diesmann Research Unit
Computational Neuroscience Group
RIKEN Brain Science Institute
2-1 Hirosawa
Wako City, Saitama 351-0198
Japan
tel: +81 48 467 9644
abigail@brain.riken.jp
Prof. Dr. Ad Aertsen
Bernstein Center für Computational Neuroscience
Albert-Ludwigs-Universität
Hansastrasse 9a
79104 Freiburg i.Br.
Tel: +49 (761) 203-9549
ad.aertsen@biologie.uni-freiburg.de

Katrin Weigmann | idw
Weitere Informationen:
http://www.bccn-freiburg.de/
http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/neco.2007.19.6.1437

Weitere Berichte zu: Computersimulation Impuls Nervenzelle Neuron Zelle

Weitere Nachrichten aus der Kategorie Biowissenschaften Chemie:

nachricht UVB-Strahlung beeinflusst Verhalten von Stichlingen
13.12.2017 | Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn

nachricht Mikroorganismen auf zwei Kontinenten studieren
13.12.2017 | Friedrich-Schiller-Universität Jena

Alle Nachrichten aus der Kategorie: Biowissenschaften Chemie >>>

Die aktuellsten Pressemeldungen zum Suchbegriff Innovation >>>

Die letzten 5 Focus-News des innovations-reports im Überblick:

Im Focus: Lange Speicherung photonischer Quantenbits für globale Teleportation

Wissenschaftler am Max-Planck-Institut für Quantenoptik erreichen mit neuer Speichertechnik für photonische Quantenbits Kohärenzzeiten, welche die weltweite...

Im Focus: Long-lived storage of a photonic qubit for worldwide teleportation

MPQ scientists achieve long storage times for photonic quantum bits which break the lower bound for direct teleportation in a global quantum network.

Concerning the development of quantum memories for the realization of global quantum networks, scientists of the Quantum Dynamics Division led by Professor...

Im Focus: Electromagnetic water cloak eliminates drag and wake

Detailed calculations show water cloaks are feasible with today's technology

Researchers have developed a water cloaking concept based on electromagnetic forces that could eliminate an object's wake, greatly reducing its drag while...

Im Focus: Neue Einblicke in die Materie: Hochdruckforschung in Kombination mit NMR-Spektroskopie

Forschern der Universität Bayreuth und des Karlsruhe Institute of Technology (KIT) ist es erstmals gelungen, die magnetische Kernresonanzspektroskopie (NMR) in Experimenten anzuwenden, bei denen Materialproben unter sehr hohen Drücken – ähnlich denen im unteren Erdmantel – analysiert werden. Das in der Zeitschrift Science Advances vorgestellte Verfahren verspricht neue Erkenntnisse über Elementarteilchen, die sich unter hohen Drücken oft anders verhalten als unter Normalbedingungen. Es wird voraussichtlich technologische Innovationen fördern, aber auch neue Einblicke in das Erdinnere und die Erdgeschichte, insbesondere die Bedingungen für die Entstehung von Leben, ermöglichen.

Diamanten setzen Materie unter Hochdruck

Im Focus: Scientists channel graphene to understand filtration and ion transport into cells

Tiny pores at a cell's entryway act as miniature bouncers, letting in some electrically charged atoms--ions--but blocking others. Operating as exquisitely sensitive filters, these "ion channels" play a critical role in biological functions such as muscle contraction and the firing of brain cells.

To rapidly transport the right ions through the cell membrane, the tiny channels rely on a complex interplay between the ions and surrounding molecules,...

Alle Focus-News des Innovations-reports >>>

Anzeige

Anzeige

IHR
JOB & KARRIERE
SERVICE
im innovations-report
in Kooperation mit academics
Veranstaltungen

Materialinnovationen 2018 – Werkstoff- und Materialforschungskonferenz des BMBF

13.12.2017 | Veranstaltungen

Innovativer Wasserbau im 21. Jahrhundert

13.12.2017 | Veranstaltungen

Innovative Strategien zur Bekämpfung von parasitären Würmern

08.12.2017 | Veranstaltungen

 
VideoLinks
B2B-VideoLinks
Weitere VideoLinks >>>
Aktuelle Beiträge

Rest-Spannung trotz Megabeben

13.12.2017 | Geowissenschaften

Computermodell weist den Weg zu effektiven Kombinationstherapien bei Darmkrebs

13.12.2017 | Medizin Gesundheit

Winzige Weltenbummler: In Arktis und Antarktis leben die gleichen Bakterien

13.12.2017 | Geowissenschaften