Berlin Brains: Künstliche natürliche Intelligenz - Wie funktioniert Lernen in künstlichen und biologischen neuronalen Netzen?

Mit der 9. "Staffel" der erfolgreichen Zusammenarbeit zwischen der Charité-Universitätsmedizin Berlin und der Urania Berlin beteiligt sich das BCCN in diesem Jahr an der Berlin Science Week. Das konzeptionelle Motto lautet «Junior trifft Senior». Prof. Dr. Robert Gütig, Rosa Zimmermann und Timo Wunderlich stellen ihre aktuelle Forschung zum Thema "Wie funktioniert Lernen in künstlichen und biologischen neuronalen Netzen?" vor.

Künstliche neuronale Netze sind biologischen nachempfunden. Doch die künstlichen Nervenzellen verhalten sich nicht wie echte. Die erfolgreichen Lernalgorithmen künstlicher neuronaler Netze machen sich diesen Unterschied zunutze und sind daher für biologische Gehirne ungeeignet. Wie können wir die Lernalgorithmen anpassen, damit sie uns helfen zu verstehen, wie Lernen in biologischen (unseren) Gehirnen funktioniert? Und können wir dann die Leistung künstlicher neuronaler Netze steigern, wenn wir sie aus Neuronen zusammensetzten, die sich biologisch verhalten?

Die Forscher*innen erklären die Funktionsweise von künstlicher und biologischer Intelligenz und erläutern deren Unterschiede und Gemeinsamkeiten. Und sie berichten, wie sie Modelle biologischer Neurone in künstlichen neuronalen Netzen einsetzen, um das Lernen biologischer Gehirne besser zu verstehen.

Die Veranstaltung dauert 90 Minuten. Auf etwa 60 Minuten Vorträge der Referierenden folgen etwa 30 Minuten Diskussion mit dem Publikum.

Dieser Vortrag im Rahmen der Berlin Science Week wird gemeinsam präsentiert von: Einstein Zentrum für Neurowissenschaften, Exzellenzcluster NeuroCure, Max Delbruck Centrum fur Molekulare Medizinin der Helmholtz Gemeinschaft (MDC), Sonderforschungsbereich 1315 (SFB1315), Centrum fur Schlaganfallforschung Berlin (CSB), und dem Bernstein Zentrum fur Computational Neuroscience Berlin (BCCN Berlin).

Es moderiert Dr. Jochen Müller.

Location: Villa Neukölln, Hermannstr. 223, 12049 Berlin

Weitere Informationen finden Sie hier.

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