Neural architecture for echo suppression during sound source localization based on spiking neural cell models Diese Arbeit untersucht die biologischen Ursachen des psycho akustischen Präzedenz Effektes der Menschen in die Lage versetzt akustische Echos während der Lokalisation von Schallquellen zu unterdrücken. Sie enthält ein Modell zur Echo Unterdrückung während der Schallquellenlokalisation welches in technischen Systemen zur Mensch Maschine Interaktion eingesetzt werden kann. Die Grundlagen dieses Modells wurden aus eigenen elektrophysiologischen Experimenten an der Mongolischen Wüstenrennmaus gewonnen. Die dabei erstmalig an der Wüstenrennmaus erzielten Ergebnisse zeigen ein besonderes Verhalten spezifischer Zellen im Dorsalen Kern des Lateral Lemniscus einer dedizierten Region des auditorischen Hirnstammes. Die dort sichtbare Langzeithemmung scheint die Grundlage für die Echounterdrückung in höheren auditorischen Zentren zu sein. Das entwickelte Model war in der Lage dieses Verhalten nachzubilden und legt die Vermutung nahe dass eine starke und zeitlich präzise Hyperpolarisation der zugrundeliegende physiologische Mechanismus dieses Verhaltens ist. Die entwickelte Neuronale Modellarchitektur modelliert das Innenohr und fünf wesentliche Kerne des auditorischen Hirnstammes in ihrer Verbindungsstruktur und internen Dynamik. Sie stellt einen neuen Typus neuronaler Modellierung dar der als Spike Interaktionsmodell (SIM) bezeichnet wird. SIM nutzen die präzise räumlich zeitliche Interaktion einzelner Aktionspotentiale (Spikes) für die Kodierung und Verarbeitung neuronaler Informationen. Die Basis dafür bilden Integrate and Fire Neuronenmodelle sowie Hebbsche Synapsen welche um speziell entwickelte dynamische Kernfunktionen erweitert wurden. Das Modell ist in der Lage Zeitdifferenzen von 10 mykrosekunden zu detektieren und basiert auf den Prinzipien der zeitlichen und räumlichen Koinzidenz sowie der präzisen lokalen Inhibition. Es besteht ausschließlich aus Elementen einer eigens entwickelten Neuronalen Basisbibliothek (NBL) die speziell für die Modellierung verschiedenster Spike Interaktionsmodelle entworfen wurde. Diese Bibliothek erweitert die kommerziell verfügbare dynamische Simulationsumgebung von MATLAB SIMULINK um verschiedene Modelle von Neuronen und Synapsen welche die intrinsischen dynamischen Eigenschaften von Nervenzellen nachbilden. Die Nutzung dieser Bibliothek versetzt sowohl den Ingenieur als auch den Biologen in die Lage eigene biologisch plausible Modelle der neuronalen Informationsverarbeitung ohne detaillierte Programmierkenntnisse zu entwickeln. Die grafische Oberfläche ermöglicht strukturelle sowie arametrische Modifikationen und ist in der Lage den Zeitverlauf mikroskopischer Zellpotentiale aber auch makroskopischer Spikemuster während und nach der Simulation darzustellen. Zwei grundlegende Elemente der Neuronalen Basisbibliothek wurden zur Implementierung als spezielle analog digitale Schaltungen vorbereitet.Erste Silizium Implementierungen durch das Team des DFG Graduiertenkollegs GRK 164 konnten die Möglichkeit einer vollparallelen on line Verarbeitung von Schallsignalen nachweisen. Durch Zuhilfenahme des im GRK entwickelten automatisierten Layout Generators wird es möglich spezielle Prozessoren zur Anwendung biologischer Verarbeitungsprinzipien in technischen Systemen zu entwickeln. Diese Prozessoren unterscheiden sich grundlegend von den klassischen von Neumann Prozessoren indem sie räumlich und zeitlich verteilte Spikemuster anstatt sequentieller binärer Werte zur Informationsrepräsentation nutzen. Sie erweitern das digitale Kodierungsprinzip durch die Dimensionen des Raumes (2 dimensionale Nachbarschaft) der Zeit (Frequenz Phase und Amplitude) sowie der zeitlichen Dynamik analoger Potentialverläufe. Diese Dissertation besteht aus sieben Kapiteln welche den verschiedenen Bereichen der Computational Neuroscience gewidmet sind. Kapitel 1 beschreibt die Motivation dieser Arbeit welche aus der Absicht rühren biologische Prinzipien der Schallverarbeitung zu erforschen und für technische Systeme während der Interaktion mit dem Menschen nutzbar zu machen. Zusätzlich werden fünf Gründe für die Nutzung von Spike Interaktionsmodellen angeführt sowie deren neuartiger Charakter beschrieben. Kapitel 2 führt die biologischen Prinzipien der Schallquellenlokalisation und den psychoakustischen Präzedenz Effekt ein. Aktuelle Hypothesen zur Entstehung dieses Effektes werden anhand ausgewählter experimenteller Ergebnisse verschiedener Forschungsgruppen diskutiert. Kapitel 3 beschreibt die entwickelte Neuronale Basisbibliothek und führt die einzelnen neuronalen Simulationselemente ein. Es erklärt die zugrundeliegenden mathematischen Funktionen der dynamischen Komponenten und beschreibt deren generelle Einsetzbarkeit zur dynamischen Simulation spikebasierter Neuronaler Netzwerke. Kapitel 4 enthält ein speziell entworfenes Modell des auditorischen Hirnstammes beginnend mit den Filterkaskaden zur Simulation des Innenohres sich fortsetzend über mehr als 200 Zellen und 400 Synapsen in 5 auditorischen Kernen bis zum Richtungssensor im Bereich des auditorischen Mittelhirns. Es stellt die verwendeten Strukturen und Parameter vor und enthält grundlegende Hinweise zur Nutzung der Simulationsumgebung. Kapitel 5 besteht aus drei Abschnitten wobei der erste Abschnitt die Experimentalbedingungen und Ergebnisse der eigens durchgeführten Tierversuche beschreibt. Der zweite Abschnitt stellt die Ergebnisse von 104 Modellversuchen zur Simulationen psycho akustischer Effekte dar welche u.a. die Fähigkeit des Modells zur Nachbildung des Präzedenz Effektes testen. Schließlich beschreibt der letzte Abschnitt die Ergebnisse der 54 unter realen Umweltbedingungen durchgeführten Experimente. Dabei kamen Signale zur Anwendung welche in normalen sowie besonders stark verhallten Räumen aufgezeichnet wurden. Kapitel 6 vergleicht diese Ergebnisse mit anderen biologisch motivierten und technischen Verfahren zur Echounterdrückung und Schallquellenlokalisation und führt den aktuellen Status der Hardwareimplementierung ein. Kapitel 7 enthält schließlich eine kurze Zusammenfassung und einen Ausblick auf weitere Forschungsobjekte und geplante Aktivitäten.Diese Arbeit möchte zur Entwicklung der Computational Neuroscience beitragen indem sie versucht in einem speziellen Anwendungsfeld die Lücke zwischen biologischen Erkenntnissen rechentechnischen Modellen und Hardware Engineering zu schließen. Sie empfiehlt ein neues räumlich zeitliches Paradigma der dynamischen Informationsverarbeitung zur Erschließung biologischer Prinzipien der Informationsverarbeitung für technische Anwendungen.