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Archiv für die Kategorie „Neurobiologie“

must read: http://www.heise.de/tp/r4/artikel/31/31909/1.html

Ein konnektionistisches einfaches neurales Netz steuert einen adaptiv einen sechsbeinigen Laufrobotor. Eine einfache neuronale Architektur löst Problemstellungen, an denen aufwändige Differentialgleichungen scheitern. Robotor-Steuerung, wie sie sein soll.

Fliegende Roboter werden immer leichter und kleiner. Im Stand fliegen kann er allerdings noch nicht. Interessant wären auch Info’s über die Akku-Laufzeit.

http://www.golem.de/0911/71338.html

“Die Wissenschaftler haben beinahe in Echtzeit einen Cortex mit einer Milliarde Neuronen und zehn Billionen Synapsen simuliert.”

Leider wird nichts darüber gesagt, ob der simulierte ‘Cortex’ z.B. Kartenbildung (topologieerhaltende Abbildungenen) leisten kann. Es werden überhaupt keine Angaben zu dem Verhalten der Simulation in verschiedenen Reizsituationen gemacht. Die Simulation einer realistischen Schabe in Echtzeit wäre weitaus spannender.

Mehr zum Streit über die Seriosität der Meldung, IBM könne ein Katzenhirn simulieren hier:

http://www.heise.de/newsticker/meldung/Streit-um-IBMs-Katzenhirn-Simulation-867434.html

Man sollte langsam einen ‘Benchmark’ für die Nachbildung von Tier-Gehirnen austellen. Dabei solle eine Kommision von Biologen für eine ausgewählte Menge an Modell-Organismen einen typischen Verhaltenskatalog und deren typische Umgebungsreize aufstellen. Dies könnte z.B. für einen Fadenwurm ‘Verhalten bei Licht’, ‘Verhalten bei Schwerkraftverlagerung’, ‘verhalten bei Hindernissen’…’leichte Berührung’ sein. Für höhere Organismen fällt dieser Katalog entsprechend stärker aus…Diese Reizsituation könnte dann von einem Team in einer frei zugängliche Simulationsumgebung (Physical-Engine) umgesetzt werden und eine Art ‘neuronale’ Schnittstelle zu dem Modellorganismus hergestellt werden. Dabei darf die ‘Körperintelligenz’, also z.B. die realitätsnahe Simulation von Muskeln und Knochenbau nicht unterdrückt werden. An diesem Benchmark könnten die Simulationen getestet werden.

Eigentlich gibt es diesen Benchmark inoffiziell schon – die Konstruktion von Robotik-Tieren. Diese sind besitzen einen Körper und sind häufig zu proaktiver Interaktion mit der Umwelt in der lage.

Bereits die KI hat gelernt, dass intelligente Systeme ohne Körper oder einer Körper-Simulation einfach keinen Sinn machen.

http://www.geowissenschaften.de/wissen-aktuell-6719-2007-06-27.html

Für die komplexe Echtzeit-Wahrnehmung ihrer Umgebung benötigt die Fliege gerade einmal 60 Neuronen. Die Anwendungsfelder für konnektionistische Neuronale Netze nach dem Vorbild der Fliegen sind zahlreich: Kollisionserkennung, Optischer Aufprallschutz, Hindernis-Detektoren….Um Hindernissen in Echtzeit vor einem Fahrzeug auszuweichen benötigt man eine sehr schnelle Bildverarbeitung. Eine digitale optische Schaltung, die die Leistungsfähigkeit der Fliege nachahmt, kann Leben retten. Je weniger Rechenkapazität man für diese Aufgabe benötigt, desto geringer ist auch die Fehleranfälligkeit des Systems. Jetzt haben Forscher ein weiteres Geheimnis der Leistungsfähigkeit von Fliegen-Neuronen entschlüsselt, die stark an der der Flugkontrolle beteiligt sind. Im Labor wurde festgestellt, dass Neuronenverbände, die für bestimmte optische Bereiche spezialisiert sind, auf Reize reagieren, die von Neuronen stammen, mit denen Sie überhaupt keine direkte dendritische Verbindung eingehen. Die Antwort: die Zellen kommunizieren teilweise rein elektrisch und erreichen dadurch für biologische Verhältnisse beachtliche Reaktionszeiten….das Neuronen-Zellen elektrisch kommunizieren können ist zwar bekannt, jedoch bei diesem speziellen Zelltyp eine Überraschung.