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Ein Auto parken mit zwölf Neuronen

Neuronales Netzwerk
Ein Netzwerk aus nur zwölf virtuellen Neuronen steuert ein Spielzeugauto (Foto: TU Wien)

Künstliche Intelligenz muss nicht unüberschaubar kompliziert sein, um komplexe Leistungen zu vollbringen. Das belegt nun eine neue Variante eines neuronalen Netzwerks, das Wiener Forscher entwickelt haben. Als Vorbild für ihr lernfähiges System diente das Gehirn eines Fadenwurms. Aus nur zwölf künstlichen Neuronen konstruierten die Wissenschaftler ein Netzwerk, das intelligent und flexibel genug ist, um ein kleines Auto in eine Parklücke zu lenken – völlig autonom und unfallfrei. Nach Ansicht der Forscher könnten solche bioinspirierten Maschinenhirne künftig auch andere komplexe Aufgaben übernehmen.

Künstliche Intelligenz (KI) hat längst unseren Alltag erobert – selbst wenn wir davon oft nichts merken. Lernfähige Computersysteme assistieren in Unternehmen bei der Buchhaltung und Auswertung von Daten, helfen Medizinern bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten und sind als Sprachassistenten auch in unserem Alltag präsent. Viele dieser Systeme bestehen heute aus neuronalen Netzwerken – einer Architektur, die der von Nervenzellen im menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Spezielle Algorithmen imitieren dabei die Funktion der Synapsen in unserem Gehirn. Die Stärke der Verknüpfungen wird dabei durch Erfolg und Misserfolg und damit durch die Erfahrungen, die das lernfähige System macht, verändert. „Neuronale Netze müssen zuerst trainiert werden“, erklärt Ramin Hasani von der TU Wien. „Man liefert einen bestimmten Input und passt die Verbindungen zwischen den Neuronen so an, dass am Ende möglichst zuverlässig der richtige Output geliefert wird.“

Wenn der Faktor Zeit dazukommt

Bei den meisten neuronalen Netzwerken gibt es aber einen entscheidenden Unterschied zu ihrem natürlichen Vorbild: „Die Zeit spielt bei diesem Vorgang normalerweise keine Rolle“, sagt Hasanis Kollege Radu Grosu. „Bei den meisten neuronalen Netzen wird zu einem bestimmten Zeitpunkt der gesamte Input geliefert und daraus ergibt sich sofort ein bestimmter Output. In der Natur ist das aber ganz anders.“ Bei Bewegungsabläufen, die auf sich verändernde Umgebungsbedingungen reagieren müssen, ist beispielsweise der zeitliche Ablauf entscheidend und muss flexibel sein. Das gilt in besonderem Maße für die Computersysteme, die künftig Autos zu autonomen Fahrzeugen machen sollen. „Solche Aufgaben können besser gelöst werden, wenn man sogenannte RNN verwendet – recurrent neural networks“, sagt Hasani. „Das ist eine Architektur, die Zeitabläufe besser abbildet, weil sie dafür sorgt, dass sich die Nervenzellen merken, was bisher passiert ist.“

Hasani und sein Team haben nun eine neue Architektur für solche neuronalen Netzwerke entwickelt, die auf biophysikalischen Modellen von Neuronen und Synapsen beruht und eine zeitabhängige Dynamik erlaubt. „In einem gewöhnlichen RNN-Modell gibt es eine unveränderliche Verbindung zwischen Neuron eins und Neuron zwei, die festlegt, wie stark das eine Neuron die Aktivität des anderen beeinflusst“, erklärt Hasani. „In unserem neuartigen RNN ist diese Verbindung eine nichtlineare Funktion der Zeit.“ Konkreter ausgedrückt verändern sich die Verbindungen zwischen den Knoten in diesem Netzwerk nicht nur durch Feedbacks und Erfahrungen, sondern auch mit der Zeit. Inspirieren ließen sich die Forscher dabei von einem besonders einfachen und gut erforschten Lebewesen, dem Fadenwurm Caenorhabditis elegans.

Mini-Netzwerk parkt Auto

Um ihre neue Variante der künstlichen Intelligenz zu testen, konstruierten die Forscher zunächst ein kleines neuronales Netzwerk nach dem Vorbild des Wurmgehirns. „Wir bildeten das Nervensystem nach, das der Fadenwurm C. elegans verwendet, um einen ganz einfachen Reflex zu realisieren – nämlich das Rückzugsverhalten bei einer Berührung“, erklärt Mitentwickler Mathias Lechner vom Institute of Science and Technology Austria. Die Forscher bildeten das aus zwölf Neuronen bestehende Netzwerk im Computer nach und passten es dann mit speziell entwickelten Lernalgorithmen an eine konkrete Aufgabe an: Das Netzwerk sollte ein Fahrzeug in eine Parklücke manövrieren. „Der Output des neuronalen Netzes, der in der Natur die Bewegung des Fadenwurms steuern würde, wird bei uns in das Lenken und Beschleunigen des Fahrzeugs umgesetzt“, sagt Hasani.

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(Video: TU Wien)

Der Versuch gelang: Obwohl das neuronale Netzwerk mit nur zwölf Knoten eher primitiv erscheint, konnte es das kleine, ferngesteuerte Auto problemlos an einen vorbestimmten Ort manövrieren und in einer Lücke einparken. „Wir beweisen damit, dass mit unserer Methode sehr einfache neuronale Netze komplizierte Aufgaben in einer physisch realen Umgebung lösen können“, sagt Hasani. Zusätzlich gibt die „Wurmvariante“ des neuronalen Netzes einen besseren Einblick in die Funktionsweise solcher Systeme: Während bisherige neuronalen Netzen oft aus vielen tausend Knotenpunkten bestehen und die Abläufe im Inneren unüberschaubar komplex sind, lässt sich beim kleineren, aber leistungsfähigen Netz der Wiener Forscher zumindest teilweise verstehen, welche Nervenzellen welche Effekte hervorrufen. „Für die Forschung und die weitere Verbesserung des Konzeptes ist das ein großer Vorteil“, erklären die Forscher. Das bedeutet freilich nicht, dass Autos in Zukunft von künstlichen Würmern eingeparkt werden – aber es zeigt, dass künstliche Intelligenz mit der richtigen Architektur deutlich leistungsfähiger sein kann als bisher gedacht.

Quelle: TU Wien, Ramin Hasani et al. , TEDx-Konferenz Wien

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