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Inhalt archiviert am 2024-05-27

Information Processing by Natural Neural Networks

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Potenzial biohybrider Informationsverarbeitung untersucht

Das EU-Projekt INPRO hat natürliche neuronale Netze, die sich über Millionen von Jahren entwickelt haben, mit mikroelektronischen Chips vereint. Die Mitglieder des Projektkonsortiums haben eine Umfrage durchgeführt, um das Potenzial der Forschungsarbeiten im Bereich biohybride Computer zu bewerten.

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Die weltweit generierte Datenmenge wächst in ungeahnten Proportionen, und der Bedarf an neuen Möglichkeiten zur Informationsverarbeitung wird immer größer. Biohybride Artefakte umfassen die Fusion von Informations- und Kommunikationstechnologien mit biologischen Elementen. Dieser synergetische Ansatz kann die Tür zu neuen Formen für Fühlen, Kommunikation und Berechnung öffnen, die für die überwältigende Datenmenge erforderlich sind. Ziel des europäischen INPRO-Projektes war es, mit der Verwendung biologischer Neuronen als natürliche, effiziente Parallelprozessoren durch Kombination der Nervenzellen mit Chiptechnologie eine neuartige Methode für die Informationsverarbeitung (Information Processing, IP) zu entwickeln. Im Rahmen von INPRO wurde im Anschluss an die Forschungsarbeiten eine Marktanalyse durchgeführt, um das Potenzial neuronaler Netze für die Informationsverarbeitung zu bewerten. Für die Analyse wurde eine Vielzahl akademischer und industrieller Einrichtungen befragt. Die übereinstimmende Meinung war, dass Hindernisse, die Fortschritte im Bereich der Anwendung neurowissenschaftlicher Erkenntnisse bisher verlangsamt haben, im Rahmen der Forschungsarbeiten des Projektes erfolgreich ausgeräumt wurden. Bevor jedoch eine breite Palette an Anwendungen für Gehirn-Maschine-Schnittstellen möglich ist, müssen die im Rahmen des INPRO-Projektes gewonnenen soliden Grundlagen weiter entwickelt werden. Für künftige Forschungsarbeiten ist unter anderem der Einsatz mikroelektrischer Arrays (MEAs) für die Überwachung großer Neuronenansammlungen über einen langen Zeitraum geplant. Mit dieser Erweiterung der Technik kann unter Umständen die Art der neuralen Eigenschaften wie Plastizität und Verbindung mit dem Gedächtnis bestimmt werden. Der Einsatz von Variablen, die zur synaptischen Plastizität beitragen, sowie die sich ändernde Signalstärke zwischen zwei Neuronen hilft unter Umständen, das bisher kaum verstandene Phänomen des Lernens aufzuklären. Dies trägt auch zur Entwicklung neuer Algorithmen bei, die die Informationsverarbeitung revolutionieren können.

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