Neuronale Netze

Normale Computer verarbeiten Informationen seriell: Sie erledigen eine Aufgabe nach der anderen nach festen Regeln. Künstliche neuronale Netze, über die viele autonome Roboter verfügen, simulieren dagegen das Gehirn: Viele aktive Elemente („Neuronen") arbeiten dabei gleichzeitig (parallel) und beeinflussen sich gegenseitig.

Über „Sinnesorgane" wie Kameras oder Drucksensoren kann ein autonomer Roboter seine Umwelt und die Folgen seiner Bewegungen wahrnehmen. Die Messwerte der Sensoren werden in das neuronale Netz eingespeist und dort nach bestimmten, dem Gehirn nachempfundenen Algorithmen verarbeitet. So verändert sich das Aktivitätsmuster des neuronalen Netzes im Laufe der Zeit – der Roboter „lernt".

Viele weitere Probleme, mit denen ein normaler Roboter nicht so leicht fertig wird, kann ein autonomer Roboter dank seines neuronalen Netzes lösen: Er kann zum Beispiel Muster erkennen und Kategorien bilden. Er erstellt von selbst „Landkarten" seines Körpers und seiner Umgebung. Die Maschine entwickelt neue Fähigkeiten – Wissenschaftler sprechen von der „Emergenz" intelligenten Verhaltens.

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Henning Beck hat eine lange Liste von Fehlern und Schwächen unseres Gehirns zusammengetragen. Dennoch verteidigt der Neurowissenschaftler unser Denkorgan: Gerade wegen seiner Fehler sei es flexibel und kreativ und jedem Computer überlegen.

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