Neuartige künstliche Neuronen lernen selbst und sind stärker ihren biologischen Vorbildern nachempfunden. Ein Forschungsteam in Göttingen hat diese infomorphic neurons programmiert und aus ihnen künstliche neuronale Netze konstruiert. Das Besondere ist, dass die einzelnen künstlichen Neuronen selbstorganisiert lernen und sich die dafür notwendigen Informationen aus ihrer unmittelbaren Umgebung im Netzwerk ziehen. Die Ergebnisse sind in der Fachzeitschrift PNAS erschienen.

Wie behält das Gehirn die Abfolge von Ereignissen im Gedächtnis? Das wollten Forschende vom Universitätsklinikum Bonn (UKB), der Universität Bonn, dem Universitätsklinikum Tübingen und der Universität Tübingen herausfinden. Sie konnten durch eine besondere Messmethode mit implantierten Elektroden im menschlichen Gehirn zum ersten Mal eine gängige Theorie zu Gedächtnisprozessen prüfen. Das Antwortmuster der Nervenzellen erfolgt dabei nicht so, wie in der Theorie vermutet. Die Ergebnisse sind jetzt im renommierten Fachjournal „Nature Neuroscience“ erschienen.

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Der Locus coeruleus und das ventrale tegmentale Areal wetteifern um den Einfluss auf die Bildung von Gedächtnisinhalten. Das hat ein Team der Neurowissenschaft mithilfe lichtgesteuerter Nervenzellen gezeigt.

Gehirn von Drosophila melanogaster weist mehr Synapsen und mehr postsynaptische Verbindungen auf, wenn Umgebungstemperatur während Verpuppung niedriger war.

In einer im Fachjournal Nature veröffentlichten Studie stellt ein interdisziplinäres Forschungsteam eine neuartige Methode des maschinellen Lernens vor, welche die Gravitationswellen von Neutronensternkollisionen blitzschnell analysieren kann – noch bevor die Verschmelzung vollständig beobachtet wird. In nur einer Sekunde analysiert das neuronale Netz die auf der Erde ankommenden Daten und ermöglicht so eine schnelle Suche nach sichtbarem Licht und anderen elektromagnetischen Signalen, die während der Kollisionen ausgesendet werden. Diese neue Methode könnte eine wichtige Rolle dabei spielen, das Feld für die nächste Generation von Observatorien vorzubereiten.

Kreatives Denken nutzt bestimmte Muster zur Speicherung von Informationen

Die Studie „Signatures of criticality in efficient coding networks“ liefert neue Einblicke in die grundlegenden Mechanismen der Gehirnfunktion. Dafür entwickelte ein internationales Forschungsteam in Dresden, Tübingen, Paris und Shanghai ein mathematisches Modell, um ein neuronales Netzwerk zu simulieren, das die Funktionsweise realer Gehirnzellen nachahmt. Anders als in früheren Studien wurde das Netzwerk nicht direkt auf einen kritischen Zustand ausgerichtet, sondern darauf optimiert, Informationen möglichst effizient zu verarbeiten – ähnlich wie das Gehirn im Alltag.

Bonner Forschende klären, wie Energie die räumliche Anordnung und Menge von Molekülen in Nervenzellen regelt

Nervenzellen haben erstaunliche Strategien, wie sie Energie sparen können und trotzdem die wichtigsten ihrer Aufgaben erfüllen können. Forschende des Universitätsklinikums Bonn (UKB) und der Universität Bonn sowie der Universitätsmedizin Göttingen fanden heraus, dass das neuronale Energieeinsparprogramm den Ort und die Anzahl der Boten-RNA (mRNA) und Proteine bestimmt, und je nach Länge, Langlebigkeit und anderen Eigenschaften des jeweiligen Moleküls unterscheidet. Die Arbeit ist jetzt in dem Fachjournal „Nature Communications“ veröffentlicht.

Mathematisches Modell zeigt, wie das Gehirn sensorische Reize verarbeitet.