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Biologie: Nervensysteme von Insekten als Vorbild für ML

Die Forscher hätten analysiert, wie Insekten während der Nahrungssuche Eindrücke aufnehmen, daraus lernen und die Informationen später abrufen, um komplexe und dynamische Probleme zu lösen, teilte das Institut für Zoologie der Universität zu Köln mit. Die Ergebnisse legten nahe, dass die Umwandlung von sensorischen Informationen bei der Gedächtnisbildung von Insekten für Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) mit komplexen Szenarien genutzt werden könne.

Lebende Organismen zeigten bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Bewältigung von Problemen, die ihnen durch komplexe und dynamische Umgebungen gestellt werden, hieß es weiter. Zudem könnten sie ihre Erfahrungen verallgemeinern, um ihr Verhalten rasch anzupassen. Zoologen der Universität Köln hätten erforscht, wie die Navigation der Fruchtfliege bei der Nahrungssuche funktioniert. In einem Computermodell hätten sie die Reaktionen des Nervensystems der Fruchtfliege auf bestimme Duftstoffe der Futterquelle analysiert. Das erstellte Model sei in der Lage, selbständig zu lernen und benötige hierfür nur eine sehr geringe Datenbasis.

„Für unser Modell nutzen wir die besonderen Eigenschaften der biologischen Informationsverarbeitung in Nervensystemen aus“, erklärte Prof. Dr. Martin Nawrot, Leiter der Studie. „Diese sind insbesondere eine schnelle und parallele Verarbeitung von sensorischen Reizen mittels kurzzeitiger Nervenimpulse sowie die Bildung eines verteilten Gedächtnisses durch die gleichzeitige Modifikation vieler synaptischer Schaltstellen während des Lernvorgangs.“ Das dem Modell zu Grunde liegende Prinzip könne auch für Künstliche Intelligenz genutzt werden. Dies ermögliche es einem künstlichen Agenten, deutlich effizienter zu lernen als bisher und das Gelernte dann in einer veränderlichen Umwelt anzuwenden, hieß es. (ud)

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