Prof. Kerstin Krieglstein, Rektorin der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, verleiht am Vormittag des 16. Oktober den Bernstein-CorTec Preis für Computational Neuroscience und Neurotechnologie an zwei Nachwuchsforscher:innen, Enya Paschen und Eric Klein.

Stellen Sie sich ein Kind vor, das zum ersten Mal auf einem Bauernhof Schafe und Ziegen sieht. Ein Elternteil erklärt ihm, welches Tier was ist, und nach ein paar Hinweisen lernt es, beide auseinanderzuhalten. Aber was passiert, wenn das Kind nach einigen Wochen den Bauernhof erneut besucht und diese Unterstützung nicht bekommt? Wird es immer noch in der Lage sein, sich an die Merkmale zu erinnern, die Ziegen von Schafen unterscheiden lassen? Die Neurowissenschaftlerin Franziska Bröker hat genau das untersucht: Wie sowohl Menschen als auch Maschinen ohne Anleitung lernen – vergleichbar mit einem Kind, das auf sich allein gestellt ist und die Welt um sich herum entdeckt. Ihr Ergebnis: Lernen ohne Hilfestellung kann uns manchmal durchaus helfen, aber unter bestimmten Umständen auch ziemlich dumm aussehen lassen.

Verlangsamte Bewegung, Zittern, steife Muskeln: Symptome, die für eine Parkinson-Erkrankung typisch sind. Verantwortlich ist der Verlust des auch als Glückshormon bekannten Botenstoffes Dopamin, der zum Übermitteln von Hirnsignalen beiträgt. In der Therapie von Parkinson wird er medikamentös ersetzt, oft begleitet von Nebenwirkungen. Mittels tiefer Hirnstimulation können elektrische Impulse die Wirkung des Dopamins nachahmen, wie Forschende der Charité – Universitätsmedizin Berlin jetzt zeigen konnten. In der Fachzeitschrift Brain beschreiben sie den Einfluss des Botenstoffes auf Hirnnetzwerke, die die Absicht einer Bewegung weiterleiten. Ziel ist es, die tiefe Hirnstimulation weiterzuentwickeln.

Mainzer Forschungsteam entschlüsselt neuronale Schaltkreise und Mechanismen, die stabiles Sehen von Kontrasten auch bei sich schnell verändernden Lichtverhältnissen ermöglichen.

Die beiden diesjährigen Nobelpreisträger für Physik haben Werkzeuge aus der Physik genutzt, um Methoden zu entwickeln, die die Grundlage für das heutige leistungsstarke maschinelle Lernen bilden. John Hopfield schuf einen assoziativen Speicher, der Bilder und andere Arten von Mustern in Daten speichern und rekonstruieren kann. Geoffrey Hinton erfand eine Methode, die selbstständig Eigenschaften in Daten finden und so Aufgaben wie die Identifizierung bestimmter Elemente in Bildern erfüllen kann.

Ein bestimmter Rezeptor für den Botenstoff Serotonin entscheidet darüber, wie wichtig visuelle Reize genommen werden. Das erklärt die Wirkung mancher Drogen und könnte helfen, psychische Erkrankungen zu verstehen.

Von Menschen erdachte Computermodelle neuronaler Netzwerke können beliebig weit von der Realität entfernt sein. Trotzdem sind sie Forschenden eine große Unterstützung beim Planen und Auswerten von Lernexperimenten.

Internationalem Forschungsteam aus Tübingen und Virginia gelingt durch künstliches neuronales Netz erstmals Vorhersage der Berechnungen eines lebenden Gehirns

Bonner Forschende gehen dem sozialen Aspekt der Kommunikation für die geistige Aktivität auf den Grund

In einer richtungsweisenden Studie haben die beiden Wissenschaftler Dr. Patrick Krauss und Dr. Achim Schilling von der Cognitive Computational Neuroscience Group an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) nun mittels Künstlicher Intelligenz (KI) tiefe Einblicke in die Arbeitsweise unseres Gehirns gewonnen, die unser Verständnis von menschlichem Denken und Fühlen möglicherweise grundlegend verändern könnten.