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02/01/2010 09:51

Vom Gehirn lernen: Informatiker entwickeln neue Generation von Neurocomputern

Mag. Alice Senarclens de Grancy Büro des Rektorates - Medienarbeit
Technische Universität Graz

    Intelligente Maschinen, die nicht nur mitdenken, sondern auch aktiv dazulernen, sind die Vision von Forschern des Instituts für Grundlagen der Informationsverarbeitung (IGI) der TU Graz. Sie koordinieren nun drei Jahre lang das Forschungsprojekt "Brain-i-Nets" (Novel Brain Inspired Learning Paradigms for Large-Scale Neuronal Networks) der Europäischen Union, das heute, Montag, 1. Februar 2010, mit einem dreitägigen Treffen der beteiligten Forscher in Graz startet. Die Wissenschafter wollen eine neue Generation von Neurocomputern entwerfen, die auf Rechenprinzipien und Lernmechanismen im Gehirn beruht und gleichzeitig neue Erkenntnisse über Lernmechanismen im Gehirn gewinnen.

    Das menschliche Gehirn besteht aus einem Netzwerk von mehreren Milliarden Nervenzellen. Verbunden sind diese durch eigene Kontaktstellen, die Synapsen. Diese verändern sich ständig - man spricht dann von synaptischer Plastizität. Dieses hoch komplexe System stellt eine wichtige Basis für selbstständiges Denken und Lernen dar. Forschern gibt es bis heute noch immer viele Rätsel auf: "Im Gegensatz zu heutigen Computern führt das Gehirn kein fixes Programm aus, sondern passt Funktionen immer wieder an und programmiert diese neu. Viele dieser Effekte sind noch nicht erklärt", erläutern IGI-Leiter Wolfgang Maass und Projekt-Koordinator Robert Legenstein. In Kooperation mit Neurowissenschaftern und Physikern wollen sie nun mit Hilfe von neuen experimentellen Methoden die Mechanismen der synaptischen Plastizität im Organismus erforschen.

    Informationsgesellschaft revolutionieren

    Aus ihrer Arbeit erhoffen sich die Forscher neue Erkenntnisse über Lernmechanismen im menschlichen Gehirn. Diese wollen sie nutzen, um neue Lernmethoden für künstliche Systeme zu entwickeln, die Informationen verarbeiten: Langfristiges Ziel der Wissenschafter ist es, lernfähige Rechner mitzuentwickeln, die das Potenzial haben, die heutige Informationsgesellschaft zu revolutionieren. Getragen wird das dreijährige Projekt von der EU-Förderschiene "Future Emerging Technologies" (FET), die besonders innovative und visionäre Ansätze in der Informationstechnologie stützt. Internationale Gutachter wählten aus 176 eingereichten Anträgen nur neun aus, darunter "Brain-i-Nets". Partner der mit insgesamt 2,6 Millionen Euro dotierten Forschungsinitiative sind das University College London, die Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, das französische Centre National de la Recherche Scientifique, die Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg und die Universität Zürich.

    Bildmaterial bei Nennung der angeführten Quelle verfügbar unter
    http://www.presse.tugraz.at/webgalleryBDR/data/neuro/index.htm

    Nähere Informationen:
    http://www.brain-i-nets.eu

    Rückfragen:
    O.Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.rer.nat. Wolfgang Maass
    Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung
    E-Mail: maass@igi.tugraz.at
    Tel: +43 (0) 316 873 5822

    Ass.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Robert Legenstein
    Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung
    E-Mail: legi@igi.tugraz.at
    Tel: +43 (0) 316 873 5824
    Mobil: +43 (0) 688 86 33 676


    Images

    Ein typisches Neuron im Gehirn hat viele Tausende von Synapsen, d.h. Kontaktpunkte mit anderen Neuronen - hier gezeigt für ein Neuron als rote Punkte (links oben). Nur etwa ein Promille der anderen Neurone, zu denen es Kontakte hat, wird hier dargestellt.
    Ein typisches Neuron im Gehirn hat viele Tausende von Synapsen, d.h. Kontaktpunkte mit anderen Neuro ...
    TU Graz/IGI
    None


    Criteria of this press release:
    Biology, Electrical engineering, Information technology, Mathematics, Psychology
    transregional, national
    Research projects, Research results
    German


     

    Ein typisches Neuron im Gehirn hat viele Tausende von Synapsen, d.h. Kontaktpunkte mit anderen Neuronen - hier gezeigt für ein Neuron als rote Punkte (links oben). Nur etwa ein Promille der anderen Neurone, zu denen es Kontakte hat, wird hier dargestellt.


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