Rechnen und Lernen in Schaltkreisen von Spiking Neuronen

Das Ziel dieses Projekts ist die Erforschung von Informationsverarbeitung in Schaltkreisen von Neuronen im Gehirn, genauer gesagt, in sogenannten Mikroschaltkreisen, die die unterste Ebene der Organisationsstruktur des Gehirns bilden. Dazu werden theoretische Modelle sowie Computer Modelle entwickelt, die auf den neuesten Ergebnissen der Neurobiologen aufbauen. Ein recht ungewöhnlicher Aspekt dieses Projekts ist die enge Zusammenarbeit von Informatikern und Neurobiologen. Das Team von Prof. Maass am Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung an der TU Graz wird mit dem Team des Neurobiologen Prof. Markram am Weizmann Institut in Israel zusammenarbeiten, der einer der international anerkanntesten Experten für die experimentelle Untersuchung von Mikroschaltkreisen im Gehirn ist. Das Projekt baut auf den Ergebnissen eines vorhergehenden FWF-Projekts auf, bei dem die Untersuchung der Komponenten neuronaler Schaltkreise, spiking Neuronen und dynamische Synapsen, im Vordergrund stand. Es wir erwartet, daß die Untersuchung der Organisation von Informationsverarbeitung in Schaltkreisen im Gehirn auch neue Impulse für den Entwurf von effizienteren elektronischen Schaltkreisen liefern wird. Im Rahmen dieses Projekts werden im Computer simulierte neuronale Schaltkreise des Gehirns sowie neu entwickelte Lernalgorithmen dazu benutzt, um Robotern - u.a. den im internationalen Roboter-Fußball (RoboCup) eingesetzten autonomen Robotern - beizubringen, in Echtzeit auf schnell wechselnde sensorische Inputs zu reagieren.

Traditionell hat man angenommen, dass Millionen von Mikro-Schaltkreisen von Neuronen im Gehirn genetisch programmierte Rechenoperationen durchführen. Man hat aber noch keine überzeugenden experimentellen Beweise für diese Annahme finden können. Dieses Forschungsprojekt hat eine alternative Hypothese untersucht, nämlich dass solche Mikro-Schaltkreise allgemeinere Aufgaben der Informationsverarbeitung durchführen, wie z. B. das Sammeln von Informationen über einige hundert Milli-Sekunden und allgemeine rechnerische Vorverarbeitung (wie z. B. nichtlineares Verknüpfen von Variablen, ähnlich wie in einem sogenannten Kern im Maschinellen Lernen). Auf diese Weise kann ein solcher Mikro-Schaltkreis als gemeinsame Vorverarbeitungsstufe für Tausende von Pyramiden-Zellen ("Readout Neurons") dienen, die spezifische Aspekte der im Mikro-Schaltkreis angesammelten und vorverarbeiteten Informationen extrahieren, und in andere Mikro-Schaltkreise oder sogar in andere Gehirnregionen weiterleiten. Das Projekt hat nachgewiesen, dass experimentell nachgewiesene Mechanismen für synaptische Plastizität ausreichen würden, dass jedes solche Readout Neuron "lernen" könnte, welche spezifische Information es extrahieren sollte. Das Projekt hat mittels mathematischer Modelle und monatelanger Computer Simulationen nachgewiesen, dass diese Theorie konsistent ist mit vielen bekannten Details der neuronalen Mikro-Schaltkreise und außerdem, dass die resultierende Rechenfähigkeit dieser Schaltkreise unerwartet groß ist. Experimente in der Neurobiologie prüfen gegenwärtig die Vorhersagen dieser neuen Theorie nach. Die neuen Ideen für die Organisation von Rechnen in neuronalen Mikro-Schaltkreisen, welche in diesem Projekt erarbeitet wurden, sind auch unter einem allgemeinen Gesichtspunkt von Interesse. Sie zeigen, dass diese Schaltkreise sogenannte "Jederzeit-Algorithmen" realisieren können, bei denen man nicht auf das Ergebnis einer Berechnung warten muss. Stattdessen erhält man zu jeder Zeit eine Voraussage über das zu erwartende Rechenergebnis, und diese Voraussagen werden dann bei längerem Rechnen immer genauer. Das Projekt hat, gleichzeitig mit Prof. Herbert Jäger von der Internationalen Universität Bremen, die ersten Methoden zum Entwurf von Schaltkreisen gefunden, auf denen solche Jederzeit-Algorithmen implementiert werden können. Erste Tests dieser neuen Rechner-Organisation in der Robotik und im Maschinellen Sehen wurden im Rahmen dieses Projekts schon erfolgreich abgeschlossen. Einige Forschungslabors und Universitäten im Ausland untersuchen gegenwärtig weitere Anwendungsmöglichkeiten.