Nanodrahtnetzwerke lernen und erinnern sich wie ein menschliches Gehirn

Ein internationales Team unter der Leitung von Wissenschaftlern der University of Sydney hat gezeigt, dass Nanodrahtnetzwerke wie das menschliche Gehirn sowohl ein Kurzzeit- als auch ein Langzeitgedächtnis aufweisen können.

Die Forschungsergebnisse wurden heute in der Zeitschrift veröffentlicht Wissenschaftliche Fortschritte, unter der Leitung von Dr. Alon Loeffler, der seinen Ph.D. in der School of Physics, mit Mitarbeitern in Japan.

„In dieser Forschung fanden wir heraus, dass kognitive Funktionen höherer Ordnung, die wir normalerweise mit dem menschlichen Gehirn in Verbindung bringen, in nicht-biologischer Hardware emuliert werden können“, sagte Dr. Loeffler.

„Diese Arbeit baut auf unserer früheren Forschung auf, in der wir gezeigt haben, wie Nanotechnologie verwendet werden könnte, um ein vom Gehirn inspiriertes elektrisches Gerät mit neuronalen Netzwerk-ähnlichen Schaltkreisen und synapsenähnlichen Signalen zu bauen.

„Unsere aktuelle Arbeit ebnet den Weg zur Replikation von gehirnähnlichem Lernen und Gedächtnis in nicht-biologischen Hardwaresystemen und legt nahe, dass die zugrunde liegende Natur der gehirnähnlichen Intelligenz physisch sein könnte.“

Nanodrahtnetzwerke sind eine Art Nanotechnologie, die typischerweise aus winzigen, hochleitfähigen Silberdrähten besteht, die mit bloßem Auge unsichtbar sind und mit einem Kunststoffmaterial überzogen sind, die wie ein Netz übereinander verstreut sind. Die Drähte ahmen Aspekte der vernetzten physikalischen Struktur eines menschlichen Gehirns nach.

Fortschritte bei Nanodrahtnetzwerken könnten viele reale Anwendungen ankündigen, wie z. B. die Verbesserung von Robotik oder Sensorgeräten, die schnelle Entscheidungen in unvorhersehbaren Umgebungen treffen müssen.

„Dieses Nanodraht-Netzwerk ist wie ein synthetisches neuronales Netzwerk, weil die Nanodrähte wie Neuronen agieren und die Stellen, an denen sie miteinander verbunden sind, Synapsen entsprechen“, sagte die leitende Autorin Professor Zdenka Kuncic von der School of Physics.

„Anstatt eine Art maschinelles Lernen zu implementieren, ist Dr. Loeffler in dieser Studie tatsächlich noch einen Schritt weiter gegangen und hat versucht zu zeigen, dass Nanodraht-Netzwerke eine Art kognitive Funktion aufweisen.“

Um die Fähigkeiten des Nanodraht-Netzwerks zu testen, führten die Forscher einen Test durch, der einer üblichen Gedächtnisaufgabe ähnelte, die in menschlichen Psychologieexperimenten verwendet wird, die sogenannte N-Back-Aufgabe.

Für eine Person könnte die N-Back-Aufgabe darin bestehen, sich an ein bestimmtes Bild einer Katze aus einer Reihe von Katzenbildern zu erinnern, die in einer Sequenz präsentiert werden. Ein N-Back-Wert von 7, dem Durchschnitt für Menschen, zeigt an, dass die Person dasselbe Bild erkennen kann, das sieben Schritte zurück erschien.

Bei Anwendung auf das Nanodraht-Netzwerk stellten die Forscher fest, dass es sich an einen gewünschten Endpunkt in einem elektrischen Schaltkreis sieben Schritte zurück „erinnern“ konnte, was eine Punktzahl von 7 in einem N-Back-Test bedeutet.

„Was wir hier getan haben, ist, die Spannungen der Endelektroden zu manipulieren, um die Pfade dazu zu zwingen, sich zu ändern, anstatt das Netzwerk einfach sein eigenes Ding machen zu lassen. Wir haben die Pfade gezwungen, dorthin zu gehen, wo wir sie haben wollten“, sagte Dr. Loeffler.

„Als wir das implementierten, hatte sein Speicher eine viel höhere Genauigkeit und nahm im Laufe der Zeit nicht wirklich ab, was darauf hindeutet, dass wir einen Weg gefunden haben, die Pfade zu stärken, um sie dahin zu schieben, wo wir sie haben wollen, und dann erinnert sich das Netzwerk daran.

„Neurowissenschaftler glauben, dass das Gehirn so funktioniert, bestimmte synaptische Verbindungen werden gestärkt, während andere schwächer werden, und es wird angenommen, dass wir uns so bevorzugt an einige Dinge erinnern, wie wir lernen und so weiter.“

Die Forscher sagten, wenn das Nanodraht-Netzwerk ständig verstärkt wird, erreicht es einen Punkt, an dem diese Verstärkung nicht mehr benötigt wird, da die Informationen im Gedächtnis konsolidiert werden.

„Es ist so etwas wie der Unterschied zwischen Langzeitgedächtnis und Kurzzeitgedächtnis in unserem Gehirn“, sagte Professor Kuncic.

„Wenn wir uns über einen längeren Zeitraum an etwas erinnern wollen, müssen wir unser Gehirn wirklich weiter trainieren, um das zu festigen, sonst verblasst es mit der Zeit einfach.

„Eine Aufgabe zeigte, dass das Nanodraht-Netzwerk ohne Verstärkungstraining bis zu sieben Elemente auf wesentlich höherem als zufälligem Niveau und mit Verstärkungstraining mit nahezu perfekter Genauigkeit im Gedächtnis speichern kann.“