Aktuelles aus dem Bernstein Netzwerk. Hier finden Sie die neuesten Nachrichten unserer Forscher:innen im Hinblick auf aktuelle Forschungsergebnisse, neue Forschungsprojekte und -initiativen sowie Auszeichnungen und Preise.
Konkurrenz oder Kooperation
Studie zeigt, wie sich Zweiergruppen bei einer gemeinsamen Aufgabe koordinieren.
Wie das Gehirn den Raum erobert
Einem internationalen Forschungsteam unter Leitung des Biologen Prof. Andrew Parker von der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg ist es gelungen, ohne Eingriff in das menschliche Gehirn nachzuweisen, wie es räumliche Tiefe und Entfernungen wahrnimmt und verarbeitet. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nutzten die hochauflösende Magnetresonanztomografie, um erstmals die Aktivität kleiner, voneinander abgegrenzter Verarbeitungseinheiten beim Menschen nicht-invasiv sichtbar zu machen.
Mathematik entschlüsselt Gehirnveränderungen
Die internen Kommunikationsmuster des Gehirns verändern sich im Laufe unseres Lebens. Zudem unterscheiden sie sich bei Menschen mit bestimmten neurologischen Erkrankungen. Diese Prozesse zu entschlüsseln gehört zu den zentralen Herausforderungen der modernen Neurowissenschaften. Eine aktuelle Studie stellt einen neuartigen mathematischen Ansatz vor, mit dem sich gezielt jene Hirnregionen identifizieren lassen, deren Vernetzung sich mit dem Alter oder bei Autismus-Spektrum-Störungen (ASD) verändert. Diese Erkenntnisse könnten künftig dazu beitragen, gezieltere Ansätze für Therapien zur Hirnstimulation zu entwickeln.
Was Mitochondrien über das Gehirn verraten
Internationale Forschende haben die Verteilung der Mitochondrien, der Energieproduzenten der Zellen, im Gehirn untersucht. Die Ergebnisse bieten neue Perspektiven auf die Organisation neuronaler Netzwerke und deren Leistungsfähigkeit.
Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis geht an Klaus-Robert Müller
Der Hauptausschuss der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) hat heute die Preisträger:innen des Gottfried Wilhelm Leibniz-Preises bekanntgegeben, der als die höchste Auszeichnung für Forschende in Deutschland gilt. Unter den 10 Preisträger:innen ist Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Leiter der „Machine Learning Group“ und Co-Direktor des „Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data“ (BIFOLD) an der TU Berlin. Er gilt als Pionier des „Maschinellen Lernens“ und treibt diese wichtige Richtung der Künstlichen Intelligenz (KI) seit 1989 voran. Dabei verbindet er Exzellenz im formalen mathematischen Denken mit einer stark anwendungsorientieren Herangehensweise. In seinem interdisziplinären Ansatz vereint er Bereiche wie Biologie, Medizin, Chemie, Mathematik und Informatik miteinander.
Anerkennung für Spitzenforschung
Die Neurowissenschaftlerin Professorin Dr. Kristine Krug von der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg ist erneut als Visiting Professor of Neuroscience an die renommierte britische University of Oxford berufen worden. Der Medical Sciences Board der Universität Oxford bestätigte den nicht vergüteten Titel für weitere fünf Jahre.
Quantensensoren: Hochpräzise Messungen im bewegten Gehirn
Was passiert bei einem epileptischen Anfall im Gehirn? Wie arbeiten die Nervenzellen nach einer Lähmung durch Schlaganfall? Was geschieht im Kopf von Parkinson-Erkrankten? Bislang war die Untersuchung solcher Fragen schwierig, weil die Patientinnen und Patienten hierfür still halten mussten. Mit der Optisch gepumpten Magnetoenzephalographie (OPMEG) sind nun auch Aufnahmen in Bewegung möglich. Prof. Dr. Dominik Bach, Hertz-Professor für Künstliche Intelligenz und Neurowissenschaften an der Universität Bonn, errichtet nun auf dem Campus des Universitätsklinikums Bonn (UKB) eine solche Forschungsinfrastruktur. Diese wird aus dem EFRE/JTF-Programm der Europäischen Union und der Landesregierung NRW in den nächsten drei Jahren mit fast vier Millionen Euro gefördert.
Zehn Jahre PD14: Meilenstein-Modell prägt digitale Neurowissenschaften und KI-Forschung
Neuronale Schaltkreismodelle helfen besser zu verstehen, wie Nervenzellen im Gehirn zusammenarbeiten, und lassen sich rechnergestützt weiter für die Hirnforschung nutzen. Ein wichtiger Schritt hin zu computergestützten Neurowissenschaften war das Modell des frühen sensorischen Kortex von Dr. Tobias Potjans und Prof. Markus Diesmann, kurz PD14 genannt. Veröffentlicht im Jahr 2014, wurde es zu einem Standard in der Forschung – als Grundlage für komplexere Gehirnmodelle, als Testwerkzeug für Rechenmethoden und als Maßstab für die Leistungsfähigkeit neuer Computersysteme.
Im April 2024 kamen Forschende aus aller Welt am Käte Hamburger Kolleg Cultures of Research der RWTH Aachen zusammen, um anlässlich des zehnjährigen Jubiläums des Modells seine Bedeutung für die Forschung in den Computer- und theoretischen Neurowissenschaften zu beleuchten. Die Ergebnisse des Symposiums wurden jetzt im Fachmagazin Cerebral Cortex veröffentlicht. Im Interview gehen Prof. Markus Diesmann und Prof. Hans Ekkehard Plesser, Erstautor des Reports, auf die Bedeutung von PD14 sowie Chancen und Herausforderungen der digitalen Neurowissenschaften ein, wie sie sich z. B. in der europäischen Forschungsplattform EBRAINS zeigen.
Biologische Intelligenz als Grundlage für neue KI-Systeme
In einem neuen Projekt unter Leitung des ZI wird erforscht, wie Erkenntnisse über Lernprozesse in Tiergehirnen genutzt werden können, um Künstliche Intelligenz flexibler und effizienter zu machen.
Wenn die KI so „denkt“ wie wir
Auch wenn die so genannten Vision Foundation Modelle, Computermodelle für die automatisierte Bilderkennung, in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht haben – sie unterscheiden sich immer noch deutlich vom menschlichen visuellen Verständnis. Zum Beispiel erfassen sie in der Regel keine mehrstufigen semantischen Hierarchien und haben Schwierigkeiten, mit Beziehungen zwischen semantisch verwandten, aber visuell unähnlichen Objekten. In einem gemeinsamen Projekt mit Google DeepMind haben Wissenschaftler:innen der TU Berlin, des MPI CBS und des MPI für Bildungsforschung einen neuen Ansatz „AligNet“ entwickelt, der erstmals menschliche semantische Strukturen in neuronale Bildverarbeitungsmodelle integriert und damit das visuelle Verständnis der Computermodelle dem des Menschen annähert. Die Ergebnisse wurden jetzt unter dem Titel „Aligning Machine and Human Visual Representations across Abstraction Levels“ in dem renommierten Fachmagazin Nature veröffentlicht.
















