Biologische Gehirne sind extrem energieeffizient. Kann sich die künstliche Intelligenz hier ein paar Tricks abschauen? Neue Erkenntnisse zu energiesparender Informationsverarbeitung beschreiben Forschende des FIAS zusammen mit Kolleg:innen aus Frankreich in der Zeitschrift Nature Communications.

Studie der Technischen Universität Chemnitz untersucht Gespräche zwischen Menschen und Robotern – und erklärt die Hintergründe in einem Podcast.

Sehen ist mehr als Licht auf der Netzhaut – es ist ein fein abgestimmtes Zusammenspiel neuronaler Netzwerke. Eine Studie von Forschenden des Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) und internationaler Partner:innen zeigt, wie das Gehirn nach dem Augenöffnen lernt, visuelle Reize zuverlässig zu verarbeiten. Durch Erfahrung werden Eingangssignale präziser und stimmen sich zunehmend mit vernetzten Schaltkreisen ab – ein Prozess, der eindeutige Seheindrücke erst ermöglicht. Diese Kenntnisse können Künstliche Intelligenz (KI) und Therapien verbessern.

Dr. Oliver Barnstedt und Dr. Anggi Hapsari erhalten jeweils einen ERC Starting Grant.

Auch Fliegen müssen schlafen. Um trotzdem auf Gefahren reagieren zu können, dürfen sie die Umwelt währenddessen aber nicht komplett ausblenden. Wie das Gehirn der Tiere diesen Zustand herstellt, haben Forschende der Charité – Universitätsmedizin Berlin jetzt entschlüsselt. Wie sie im Fachblatt Nature* beschreiben, filtert das Fliegengehirn im Schlaf visuelle Informationen rhythmisch heraus – sodass starke Seh-Reize das Tier dennoch aufwecken könnten.

Ein simuliertes Kind und eine häusliche Umgebung wie im Computer­spiel: Das sind die Forschungsgrundlagen der Gruppe um Prof. Jochen Triesch vom Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS). Sie nutzt Computermodelle, um herauszufinden, wie wir sehen und verstehen lernen – und wie dies helfen könnte, maschinelles Lernen zu verbessern.

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) aus der Künstlichen Intelligenz können vorhersagen, wie das menschliche Gehirn auf visuelle Reize reagiert. Das zeigt eine neue Studie von Prof. Dr. Adrien Doerig (Freie Universität Berlin) gemeinsam mit Kolleg*innen der Universitäten Osnabrück, Minnesota und Montréal. Die Studie wurde unter dem Titel „High-level visual representations in the human brain are aligned with large language models“ in Nature Machine Intelligence veröffentlicht. Für die Untersuchung verwendeten die Forschenden LLMs, wie sie auch den Systemen hinter ChatGPT zugrunde liegen.

Sara A. Solla erhält den diesjährigen Valentin Braitenberg Award for Computational Neuroscience für ihre „herausragenden Beiträge zur Computational Neuroscience über Jahrzehnte hinweg“ (die Jury). Die Preisverleihung findet im Rahmen der Bernstein Conference am 30. September 2025 in Frankfurt am Main statt.

Künstliche Intelligenz (KI) soll unser Gesundheitssystem noch leistungsfähiger machen. Doch Cyberangriffe können nicht nur die Patientensicherheit gefährden, sondern auch Medizingeräte und die Arbeit von Rettungskräften beeinträchtigen. Mit dem Projekt „SecureNeuroAI“ wollen Forschende der Universität Bonn, des Universitätsklinikums Bonn und des FIZ Karlsruhe sichere, KI-gestützte Methoden zur Echtzeiterkennung medizinischer Notfälle am Beispiel epileptischer Anfälle entwickeln. Die Ergebnisse sollen weit über die Epilepsieanfallserkennung hinaus Anwendung finden. Das Bundesministerium für Forschung, Transfer und Raumfahrt (BMFTR) fördert das Vorhaben für drei Jahre mit fast 2,5 Millionen Euro.

Freilebende Fischgruppen erkennen Gefahren schneller und reagieren treffsicherer, je größer sie sind.