Gehirninspirierte KI plant flexibel und löst Probleme
Ein neuartiges, vom Gehirn inspiriertes KI-Modell, das flexibel planen und komplexe Probleme lösen kann: Das haben Forscher der Technischen Universität Graz (TU Graz) zusammen mit internationalen Partnern entwickelt. Der Clou laut Info von Juli 2026: Es verbraucht wesentlich weniger Energie als mehrschichtige neuronale Netze oder große Sprachmodelle. Details sind in „Nature“ publiziert.
Drei wesentliche Mechanismen
„Das Gehirn arbeitet völlig anders als heutige KI-Systeme. Wir versuchen, seine Arbeitsweise in Algorithmen zu übersetzen und auf KI-Systeme zu übertragen“, verdeutlicht Wolfgang Maass vom Insitute of Machine Learning and Neural Computation der TU Graz den neuen Ansatz. Inspiriert von neurowissenschaftlichen Studien des Hippocampus haben der Wissenschaftler und sein Kollege Yukun Yang insgesamt drei wesentliche Mechanismen ausgemacht, die das menschliche Gehirn beim Planen und Problemlösen anwendet.
Es geht um die Erzeugung kognitiver Karten, stochastische neuronale Berechnungen, also der laufende Entwurf hypothetischer Szenarien und Vorhersagen, sowie die kompositionelle Kodierung, also die Zerlegung von Infos und Handlungsplänen in wiederverwendbare Teile.
Auf neue Situationen reagieren
Weist demnach ein zufällig gewählter Zwischenschritt in Richtung des avisierten Ziels wird dieser Weg weiterverfolgt. Auf seiner neuen Position prüft das System erneut verschiedene Handlungsoptionen und kommt so dem Ziel stückweise immer näher. „Mit diesem Ansatz kann unser KI-Modell auch flexibel auf veränderte oder neue Situationen reagieren, ohne dass es dafür erneut trainiert werden muss“, so Yang. Die Experten haben die Fähigkeiten ihrer gehirninspirierten KI anhand von drei Aufgaben erfolgreich getestet.
Dabei haben sie die KI bei der Navigation in einem zweidimensionalen Raum, bei der Orientierung in einem abstrakten, mehrdimensionalen Raum sowie beim Zusammensetzen und Zerlegen einer aus verschiedenen Bausteinen bestehenden Silhouette angewendet.
Langfristig könnten solche gehirninspirierten Systeme laut den Grazer Wissenschaftlern in Robotern, autonomen Fahrzeugen oder anderen Edge-Geräten eingesetzt werden – also überall dort, wo KI direkt vor Ort mit begrenzter Energie arbeiten muss, heißt es abschließend.
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