Obwohl Neurowissenschaftler immer größere Datensätze aus dem Gehirn aufnehmen, können sie viele der darin enthaltenen Informationen, den neuronalen Code, bislang nicht entschlüsseln.

Ein internationales Team unter der Leitung des Max-Planck-Instituts für Kognitions- und Neurowissenschaften hat nun ein künstliches neuronales Netzwerk entwickelt, das in der Lage ist, automatisch neuronale Rohdaten zu verstehen, ohne sie manuell analysieren zu müssen.

„In den meisten Fällen wissen wir bislang nicht, welche Botschaften übertragen werden“, erklärt der leitende Forscher Markus Frey vom Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften (MPI CBS) in Leipzig und Kavli Institute for Systems Neuroscience in Trondheim. „Wir haben daher eine spezielle Art von Deep-Learning-Algorithmus, ein sogenanntes Convolutional Neural Network, entwickelt, das in der Lage ist, verschiedene Verhaltensweisen und Reize aus den Signalen vieler Gehirnregionen zu entschlüsseln.”

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Quellennachweis: Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften

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