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Neuroinformatik

Einführung Bearbeiten

Die Neuroinformatik ist ein Teilgebiet der Informatik und der Neurobiologie, das sich mit der Informationsverarbeitung in neuronalen Systemen befasst, um diese in technischen Systemen anzuwenden.

Interdisziplinarität Bearbeiten

Bei der Neuroinformatik handelt es sich um ein stark interdisziplinäres Forschungsgebiet im Schnittbereich zwischen KI-Forschung und Kognitionswissenschaft. In der Neuroinformatik geht es, ähnlich der neuronalen KI, um die innere Arbeitsweise des Gehirns.

Biologische Neuronale Netze - BNN Bearbeiten

Dessen Arbeitsweise wird untersucht, indem man seine Grundbausteine, Neuronen und Synapsen, und deren Verschaltung simuliert.

Verwandte wissenschaftliche Gebiete Bearbeiten

Die Neuroinformatik ist ein Nachbargebiet der Computational Neuroscience, welche sich als Teilgebiet der Neurobiologie mit dem Verständnis biologischer neuronaler Systeme mittels mathematischer Modelle beschäftigt. Sie ist ferner zu unterscheiden von der im englischen Sprachraum als Neuroinformatics bezeichneten Disziplin, die sich mit der Organisation neurowissenschaftlicher Daten durch informatische Methoden beschäftigt.

Anwendungsgebiete Bearbeiten

Neuronale Methoden werden vor allem dann eingesetzt, wenn es darum geht, aus schlechten oder verrauschten Daten Informationen zu gewinnen, aber auch Algorithmen, die sich neuen Situationen anpassen, also lernen, sind typisch für die Neuroinformatik.

Lernverfahren in der Neuroinformatik Bearbeiten

In der Neuroinformatik unterscheidet man grundsätzlich überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen, ein Kompromiss zwischen beiden Techniken ist das Reinforcement-Lernen.

Assoziativspeicher Bearbeiten

Assoziativspeicher sind eine besondere Anwendung neuronaler Methoden, und damit oft Forschungsgegenstand der Neuroinformatik.

Mustererkennung Bearbeiten

Viele Anwendungen für künstliche neuronale Netze finden sich auch in der Mustererkennung und vor allem im Bildverstehen.

Aufgaben Bearbeiten

  • Definieren den Begriff "Lernen"!
  • Wie wird der Begriff in unterschiedlichen Disziplinen verwendet (Erziehungswissenschaften, Maschinelles Lernen, Lernen im Tierreich, Erlernen von Fertigkeiten, Bewegungsabläufen, ...)? Welche Unterschiede und Gemeinsamkeiten gibt bei den Begriffsdefinitionen von Lernen.

Biologische Grundlagen neuronaler Netze Bearbeiten

 

Nervenzelle - Neuron Bearbeiten

Nervenzellen finden sich im Körper aller Gewebetiere und werden als die funktionellen Grundeinheiten ihres Nervensystems aufgefasst.


Synapsen - Verbindungen zwischen Neuronen Bearbeiten

Neuronen sind mit anderen Neuronen über Synapsen verbunden. So entsteht ein Netzwerk aus Nervenzellen (i.e. neuronales Netz).

Netzwerkschichten Bearbeiten

Ein neuronales Netz kann in Netzwerkschichten angeordnet sein. In jeder Schicht findet z.B. eine bestimmte Informationsverarbeitung statt und dann wird das Ergebnis der Verarbeitung ggf. an eine weitere Netzwerkschicht weitergeleitet (siehe Feedforward-Netze

Aufbau von Nervenzellen - Neuronen Bearbeiten

Ein typisches Neuron besteht aus drei Anteilen:

Graue Substanz Bearbeiten

In einem Gehirn bilden die meist graubraunen Nervenzellkörper – als Ansammlung von Perikarya an ähnlichem Ort auch Kerne genannt – die sogenannte graue Substanz.

Graue Substanz Bearbeiten

Die helleren myelinisierten Nervenzellfortsätze – als Faserbündel von Axonen mit ähnlichem Verlauf auch Bahnen genannt – die sogenannte weiße Substanz. Die Dendritenbäume sind unterschiedlich stark verzweigt in der Nachbarschaft ausgebreitet und bilden so keinen makroskopisch auffälligen Aspekt.

Informationsübertragung Bearbeiten

Neuronen sind über Synapsen miteinander verknüpft an den Stellen, wo die Erregung von einem Neuron auf ein anderes übertragen wird. Das elektrische Signal wird dabei selten direkt weitergegeben, sondern meist mithilfe eines Neurotransmitters über den 20–30 nm synaptischen Spalt getragen.


Erregende und hemmende neuronale Verbindungen Bearbeiten

Bei solchen chemischen Synapsen unterscheidet man nach der Antwort der nachgeordneten (postsynaptischen) Zelle erregende exzitatorische von hemmenden inhibitorischen Synapsen.

Membranpotential und Reizschwelle Bearbeiten

In einer Nervenzelle werden die durch verschiedene Synapsen hervorgerufenen Membranpotentialveränderungen (postsynaptische Potentiale) über dem Zellkörper summiert und am Axonhügel verrechnet. Wird dabei eine bestimmte Reizschwelle überschritten, so wird im Neuron ein Aktionspotential ausgelöst, das über sein Axon weitergeleitet wird.

Modellierung neuronaler Netze Bearbeiten

Es gibt viele verschiedene Modelle, um Neuronale Netze zu modellieren. Ein Ansatz ist dabei, eine Reihe künstlicher Neuronen zu einem Netzwerk zu verschalten. Diese Neuronen können dabei je nach Fragestellung unterschiedlich nah an den biologischen Gegebenheiten orientiert sein. Es gibt aber auch viele andere Arten künstlicher neuronaler Netze:

Netze mit Lehrer
Netze mit Konkurrenz
Netze mit Rückkopplung

Literatur Bearbeiten

  • Russell Beale, Tom Jackson: Neural Computing. An Introduction. Adam Hilger, Bristol u. a. 1990, ISBN 0-85274-262-2.
  • Simon Haykin: Neural Networks. A Comprehensive Foundation. 2nd edition. Prentice Hall, Upper Saddle River NJ 1999, ISBN 0-13-273350-1.
  • John Hertz, Anders Krogh, Richard G. Palmer: Introduction to the Theory of Neural Computation (= Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity. Lecture Notes. 1). Addison-Wesley, Redwood City CA u. a. 1991, ISBN 0-201-51560-1.
  • Christof Koch: Biophysics of Computation. Information Processing in Single Neurons. Oxford University Press, New York NY 1999, ISBN 0-19-976055-1.
  • Burkhard Lenze: Einführung in die Mathematik neuronaler Netze. 3., durchgesehene und überarbeitete Auflage. Logos, Berlin 2009, ISBN 978-3-89722-021-8.
  • Raúl Rojas: Theorie der neuronalen Netze. Eine systematische Einführung. 4., korrigierter Nachdruck. Springer, Berlin u. a. 1996, ISBN 3-540-56353-9 (englische Ausgabe online).
  • Philip D. Wasserman: Advanced methods in neural Computing. Van Nostrand Reinhold, New York NY 1993, ISBN 0-442-00461-3.
  • Andreas Zell: Simulation neuronaler Netze. Addison-Wesley, Bonn u. a. 1994, ISBN 3-89319-554-8 (Zugleich: Stuttgart, Universität, Habilitations-Schrift, 1994).
  • Peter-Michael Ziegler: IBM will das Gehirn nachbauen. heise. 2008. Abgerufen am 2. April 2014..

Siehe auch Bearbeiten

Weblinks Bearbeiten


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