Die Aktivität des menschlichen Gehirns zellgenau messen – das war bislang nur sehr eingeschränkt möglich. Forschende der Technischen Universität München (TUM) haben einen Ansatz entwickelt, der dies deutlich vereinfacht. Sie setzen auf Mikroelektroden und die Unterstützung von Hirntumor-Patient:innen: Während Wach-OPs nehmen diese an Studien teil. So konnte das Team zeigen, wie unser Gehirn Zahlen verarbeitet.

Am 16. Februar 2023 wurde das Bernstein Netzwerk Computational Neuroscience assoziiertes Mitglied von EBRAINS.

Die Gruppe von RWTH-Professor Tobias Gemmeke hat ein neuartiges hochflexibles Framework „neuroAIx“ entwickelt.

Haben intelligente Menschen ein "schnelleres" Gehirn? Forschende des BIH und der Charité – Universitätsmedizin Berlin gemeinsam mit einem Kollegen aus Barcelona machten den überraschenden Befund, dass Versuchspersonen die bei Intelligenztests besser abschnitten zwar einfache Probleme schneller lösen konnten, sie für schwierige Aufgaben jedoch mehr Zeit benötigten als Teilnehmende, die mit niedriger Punktzahl abschnitten. In personalisierten Gehirnsimulationen der 650 Teilnehmer:innen konnten die Forschenden ermitteln, dass Gehirne mit verringerter Synchronisation zwischen den Hirnarealen bei Entscheidungen regelrecht “zu voreiligen Schlüssen springen”, anstatt abzuwarten bis vorgeschaltete Gehirnregionen die benötigten Verarbeitungsschritte zur Problemlösung beenden konnten. Tatsächlich benötigten die Gehirnmodelle der Teilnehmenden mit höherer Punktzahl auch mehr Zeit für das Lösen komplizierter Aufgaben und machten dabei auch weniger Fehler. Diese Ergebnisse haben die Wissenschaftler:innen nun in der Zeitschrift Nature Communications veröffentlicht.

Forschende der Theoretischen Biologie der Humboldt Universität konnten ein jahrzehntealtes mathematisches Rätsel um die Entstehung elektrischer Aktivitätsmuster während des Insektenflugs lösen. Gemeinsam mit Kolleg:innen an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz berichten sie dabei in der aktuellen Ausgabe der Zeitschrift Nature von einer neuen Funktion elektrischer Synapsen, die während des Flugs von Fruchtfliegen zum Einsatz kommt.

Wie lernt das Gehirn räumliche Informationen? Dieser Frage sind Neuroinformatiker:innen mit einer Künstlichen Intelligenz auf der Spur.

Ein Team von der Humboldt-Universität und dem Zoo Berlin berichten in der neuen Ausgabe der Zeitschrift Current Biology von der bananenschälenden Elefantin Pang Pha im Zoo Berlin.

Das Gehirn integriert Informationen mal schneller, mal langsamer und ändert so flexibel seine Zeitskalen. Dies ist das Ergebnis einer jetzt in der Fachzeitschrift Nature Communications erschienenen Studie eines internationalen Forschungsteams. Mittels Analysen experimenteller Daten aus dem visuellen Cortex sowie Computersimulationen können die Forschenden auch erklären, wodurch unterschiedliche Zeitskalen entstehen und wie sie sich ändern: Die Struktur der neuronalen Netze bestimmt, in welchem Tempo die Integration der Information abläuft.

Human Frontier Science Program fördert in Göttingen koordiniertes Forschungsprojekt.

Informationsübertragung im Gehirn beruht auf der Aktivierung neuronaler Verarbeitungspfade, die in hochgradig rekurrente Netzwerke eingebettet sind. Im Zuge eines solchen Verarbeitungsprozesses sollte neuronale Aktivität weder abklingen noch sich unkontrolliert ausbreiten und kontextuell irrelevante Regionen des Netzwerkes rekrutieren. Beides hätte einen Informationsverlust zur Folge. Basierend auf solchen Überlegungen wird daher vermutet, dass das Gehirn nahe eines kritischen Phasenübergangs zwischen abklingender und überschießender Erregungsausbreitung operieren müsse.