Bienengehirn als Bilderkennungs-Vorbild

Verbesserte künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere Computerprogramme zur Gesichtserkennung könnten ausgerechnet durch das einfache Vorbild des Bienengehirns Realität werden.

Dieser Ansicht ist der Bienenexperte Adrian Dyer, Mitarbeiter am Department of Physiology der australischen Monash University. „Die Idee dahinter, in Insektengehirnen nach möglichen neuen Mechanismen für KI zu suchen, ist, dass Insektengehirne sehr klein sein müssen. Die Evolution könnte einen schlauen Trick zur Problemlösung ergeben haben“, erklärt Dyer auf Anfrage von pressetext. Aktuelle Forschungsergebnisse zeigen, dass Bienen Bild-Interpolation zur Gesichtserkennung nutzen. Diese Methode könnte auch für entsprechende Computer-Software interessant sein.

„Es gibt eine Reihe von Problemen mit derzeitigen KI-Gesichtserkennungssystemen, wenn Personen unabhängig vom Blickwinkel erkannt werden sollen“, erklärt Dyer. Daher sei es interessant, wie das einfache Bienengehirn derartige Aufgaben bewältigt. „Wir haben gezeigt, dass das Bienengehirn mit weniger als einer Mio. Neuronen eigentlich sehr gut darin ist, komplexe Aufgaben zu bewältigen“, betont der Forscher. Das Verständnis, wie das funktioniert, sei interessant für Entwickler komplexer Bilderkennungssysteme, die mit geringen Hardwareressourcen auskommen sollen.

Dyer hat in Zusammenarbeit mit einem britischen Kollegen untersucht, wie genau Bienen das Problem der Bilddrehung lösen. „Unsere Studie zeigt, dass Bienengehirne Bild-Interpolation – also ein Mitteln zuvor gelernter Ansichten – nutzen, um Gesichter oder andere komplexe Stimuli aus einem neuen Blickwinkel zu erkennen“, erklärt Dyer.

Dieser vom Bienengehirn genutzte Mechanismus ist nach Ansicht von Dyer vielversprechend, um neue Ansätze bei KI-Gesichtserkennungssystemen zu ermöglichen. „Ein denkbares Ergebnis unserer Erkenntnisse wäre, Bild-Interpolation für die Erkennung von Gesichtern in Menschenmengen zu nutzen“, meint Dyer gegenüber pressetext. Denn in solchen Anwendungen können Gesichter aus sehr vielen verschiedenen Blickwinkeln aufgenommen werden, während Vergleichsdatenbanken auf einige wenige Ansichten beschränkt sind.

Aber nicht nur bei sicherheitsrelevanten Anwendungen ortet der Wissenschaftler Potenzial. „Unsere Arbeit könnte auch für Programmierer interessant sein, die Robotern beibringen wollen, wie sie lernen und dann Haushaltgegenstände aus verschiedenen Blickwinkeln erkennen können“, sagt Dyer. Die blickwinkelunabhängige Erkennung von Objekten sei ein sehr schwieriges visuelles Problem. „Es ist eine große Erkenntnis, jetzt zu wissen, wie miniaturisierte Gehirne das lösen“, meint der Forscher abschließend.