Studie: Hirn läuft bei Balance zwischen Ordnung und Chaos zu Höchstleistung auf
Dresdner Hochschulmediziner und internationale Partner haben untersucht, wie effizient neuronale Netze auf verschiedene „Rausch“-Pegel reagieren
Dresden, 16. Februar 2025. Womöglich ist das einer der Gründe, warum uns ein chronisch unaufgeräumtes Kinderzimmer oder Chaoten auf der Straße so auf die Palme bringen: Unser Gehirn arbeitet nämlich laut einer internationalen Studie am effizientesten, wenn sich Ordnung und Chaos einigermaßen die Waage halten. Das geht aus einer Mitteilung der TU Dresden hervor, deren Hochschulmedizin an der Untersuchung beteiligt war.
Demnach kommen die Neuronennetze in unserem Gehirn auf maximale Leistung, wenn weder zu viele noch zu wenige Störsignale als „Hintergrundrauschen“ auf uns einprasseln: Herrscht zuviel Chaos, verarbeiten die Nervennetze Informationen nicht mehr effizient, es kommt zu Störungen in der „Datenverarbeitung“. Zuviel Ordnung aber ist auch nicht gut, denn dann gewöhnt sich das Hirn an starre Interpretationsmuster und reagiert weniger flexibel auf Neues.
Gehirn hat sich evolutionär an Balancepunkt angepasst
„Das Gehirn hat sich evolutionär augenscheinlich genau an diesen Balancepunkt zwischen Ordnung und Chaos angepasst“, meint Juniorprofessor Shervin Safavi vom Labor für „Computational Machinery of Cognition“ (CMC) an der Medizinischen Fakultät Dresden. „Dieser Zustand ermöglicht nicht nur eine effiziente Verarbeitung von Informationen, sondern bereitet das Gehirn auch darauf vor, flexibel auf wechselnde Anforderungen zu reagieren.“
Die Studie soll nicht nur das Verständnis der Mediziner für die Funktionsweise des menschlichen Gehirns verbessern: Die Forscher hoffen auch, damit zur Konstruktion besserer Neuroelektronik beizutragen, also letztlich von Computern, die Daten nach dem Vorbild neuronaler Netze im Hirn verarbeiten.
Quelle: TUD
Wissenschaftliche Publikation:
„Signatures of criticality in efficient coding networks“ von Safavi, S., Chalk, M., Logothetis, N. K., & Levina, A., in: Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(41) 2024, Fundstelle im Netz: e2302730121: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2302730121
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