In Japan haben Forscher des RIKEN Center for Brain Science (CBS) im Jahr 2025 einen Durchbruch im Verständnis erzielt, wie das Gehirn komplexe sensorische Informationen vereinfacht. Taro Toyoizumi und Kensuke Yoshida entwickelten ein biologisch realistisches Modell, inspiriert vom Gehirn der Fruchtfliege, das unsere Herangehensweise an künstliche Intelligenz und Datenverarbeitung revolutionieren könnte.
Das menschliche Gehirn wird ständig mit Informationen von unseren Sinnen bombardiert. Um eine Überlastung zu vermeiden, vereinfacht es diese Daten, indem es ihre Dimensionalität reduziert. Dieses neue Modell ahmt diesen Prozess nach und verwendet einen t-verteilten stochastischen Nachbarn-Einbettungsalgorithmus (t-SNE), der angepasst wurde, um biologische neuronale Netzwerke widerzuspiegeln.
Das Modell, das aus drei Schichten besteht, die Neuronen-Gruppen im Fliegengehirn widerspiegeln, replizierte erfolgreich, wie Fruchtfliegen Gerüche verarbeiten. Es beinhaltet auch die dopaminabhängige Hebb-Plastizität, ein Schlüsselelement dafür, wie das Gehirn Verbindungen zwischen Neuronen stärkt. Diese Entdeckung könnte zu effizienteren und vielseitigeren KI-Systemen führen, die in der Lage sind, komplexe Daten leichter zu verarbeiten.
"Das ursprüngliche t-SNE ist biologisch nicht plausibel - es ist eher eine Engineering-Methode als ein neuronales Netzwerk", erklärte Toyoizumi. "Wir haben den Algorithmus so umgeschrieben, dass er ein biologisches neuronales Netzwerk nachahmt." Das Team möchte nun sein Modell auf komplexere Systeme anwenden, was auf aufregende Möglichkeiten für die Zukunft der KI und der Neurowissenschaften hindeutet.