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Forschende der Universität Bern haben ein vereinfachtes Modell der Fortsätze von Nervenzellen entwickelt. Das soll künftig helfen, die Informationsverarbeitung der Künstlichen Intelligenz dem menschlichen Gehirn ähnlicher zu machen, wie die Uni mitteilte.
Nervenzellen besitzen lange Fortsätze, sogenannte Dendriten. Diese empfangen elektrische Signale von anderen Neuronen und leiten sie weiter. Bisher wurden diese Strukturen gemäss der Uni Bern bei KI allerdings vernachlässigt. Ein Grund: Bisherige Modelle erfassen Dendriten zwar mit hoher Genauigkeit. Doch die erforderliche Rechenleistung ist zu gross, als dass Computer alle Reaktionen simulieren könnten.
Der nun im Fachmagazin 'eLife' veröffentlichte
Ansatz nutzt eine mathematische Beziehung zwischen den Reaktionen von detaillierten und von vereinfachten Dendritenmodellen.
"Wir wollten, dass die Methode flexibel ist, so dass sie auf alle Arten von Dendriten angewendet werden kann", sagte der leitende Wissenschaftler Willem Wybo. Gleichzeitig sollte der Ansatz auch die wichtigsten Funktionen eines jeden Dendriten präzise erfassen. Gemäss den Forschenden ist dies gelungen: Die Methode ermögliche nun die Simulation von grossen Nervenzellen-Netzwerken mit Dendriten, so Wybo.
Das wichtigste Ergebnis der Arbeit sei die Methode selbst: ein flexibler und dennoch genauer Weg, um reduzierte Modelle von Nervenzellen aus experimentellen Daten und morphologischen Rekonstruktionen zu erstellen. "Unsere Methode vereinfacht die Ableitung von Nervenzellenmodellen direkt aus experimentellen Daten erheblich", sagt Wybo.
Die Methode wurde in einer Open-Source-Software-Toolbox namens NEAT zusammengefasst (NEural Analysis Toolkit), die den Vereinfachungsprozess automatisiert. NEAT ist öffentlich auf der Plattform Github verfügbar.