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08.02.2017


Göttinger Hirnforscher erhält Preis für beste Science-Veröffentlichung


Robert Gütig, Forschungsgruppenleiter am Max-Planck-Institut für Experimentelle Medizin in Göttingen, erhält den diesjährigen Newcomb-Cleveland-Preis der 'American Association for the Advancement of Science' (AAAS). Dieser seit 1923 verliehene Preis für herausragende wissenschaftliche Leistung würdigt jährlich die beste Veröffentlichung in der Zeitschrift Science. Die AAAS ist die weltweit größte wissenschaftliche Gesellschaft und Herausgeber des renommierten Wissenschaftsmagazins. Die Auswahl der Preisträger treffen die Editoren der Zeitschrift, Fachgutachter sowie eine interdisziplinäre Kommission aus international führenden Wissenschaftlern. Die mit 25.000 US-Dollar dotierte Auszeichnung wird am 17. Februar auf der Jahrestagung der AAAS in Boston verliehen. Im vergangenen Jahr bekam Chemie-Nobelpreisträger Eric Robert Betzig den Preis.
 
 

Copyright Jan Ficner

Bahnbrechende Forschung zu Lernvorgängen in neuronalen Netzen

Robert Gütig wird für seine bahnbrechende Forschung zu Lernvorgängen in neuronalen Netzen ausgezeichnet. Als theoretischer Neurowissenschaftler hat er herausgefunden, wie Nervenzellen lernen können, Sinnesreize mit Ereignissen zu verknüpfen, die mit zeitlicher Verzögerung eintreten. Wie wichtig diese Fähigkeit ist, zeigt ein Beispiel aus der Tierwelt: Eine Maus muss lernen, auf bestimmte Geräusche und Gerüche zu achten, weil diese zunächst harmlosen Sinneseindrücke ein Hinweis auf eine drohende Gefahr sein können. Sie muss also Reize aus der Umwelt mit einem Ereignis verknüpfen, das erst noch bevorsteht. Nur dann kann sie rechtzeitig vor dem Angriff der Katze die Flucht ergreifen.

Woher aber weiß die Maus, welche Geräusche und Gerüche den Angriff einer Katze ankündigen und welche nicht? Und wie schafft es das Gehirn, die Zeit zwischen einem Hinweisreiz und dem eigentlichen Ereignis zu überbrücken? Der Göttinger Hirnforscher hat mit Hilfe von Computersimulationen herausgefunden, wie das Gehirn dieses Problem lösen kann. Der 42-jährige Neurowissenschaftler hat ein Netzwerk aus Nervenzellen programmiert, das wie ein biologischer Zellverband auf Erregungen reagiert. Dieses Netzwerk kann lernen, diejenigen Hinweisreize herauszufiltern, die ein später eintretendes Ereignis vorhersagen.

Hirnmodell eröffnet weitreichende technologische Anwendungsmöglichkeiten

Das Hirnmodell erklärt nicht nur diese neurobiologischen Prozesse, sondern eröffnet auch weitreichende technologische Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Forscher können das von Gütig entwickelte Lernschema zum Beispiel bei der Entwicklung von Programmen zur künstlichen Spracherkennung einsetzen. „Unser Lernschema kann die Erzeugung von Trainingsdaten für die computergestützte Spracherkennung erheblich vereinfachen“, sagt Gütig. „Anstelle von aufwändig segmentierten Sprachdatenbanken genügen für unser Lernschema einfach zählbare Worthäufigkeiten, beispielsweise in Untertiteln von Nachrichtensendungen.“

Originalveröffentlichung:

R. Gütig (2016), Spiking neurons can discover predictive features by aggregate-label learning. Science 351, DOI: 10.1126/science.aab4113

Lesen Sie mehr in der Pressemitteilung des MPI für Experimentalle Medizin.