Synapsen – die Verbindungen zwischen Neuronen – sind dafür bekannt, Erinnerungen zu speichern, aber bisher gab es keine klare Methode, um zu messen, wie viele Informationen sie enthalten. Ein Team unter der Leitung von Xinhao Fan an der Johns Hopkins University hat das mit einem theoretischen Rahmenwerk geändert, das die in synaptischen Stärken gespeicherten Informationen quantifiziert, nicht nur in neuronalen Feuerungsmustern. Veröffentlicht in Neural Computation, bietet die Arbeit eine mathematische Linse zum Verständnis der Gedächtnisspeicherung sowohl in biologischen als auch in künstlichen Netzwerken.
Die Forschung
Fan und Koautor Shreesh Mysore untersuchten dicht verbundene Hebb'sche Netzwerke, die autoassoziative Gedächtnisaufgaben ausführen, wie das Abrufen eines Musters aus einem Teilhinweis. Sie modellierten die zu speichernden Datenmuster als logarithmische Normalverteilungen – eine realistische Darstellung von Verteilungen synaptischer Stärken. Unter Verwendung der Shannon'schen Informationstheorie leiteten sie analytische Formeln für die gegenseitige Information zwischen den Daten und einzelnen Synapsen, Paaren und beliebigen Gruppen von Synapsen ab. Ihr Rahmenwerk erfasste, wie jede Synapse zur Speicherung beiträgt, und deckte einen auffälligen Effekt auf: Die von allen Synapsen gemeinsam gespeicherte Information ist größer als die Summe der Informationen jeder einzelnen. Diese „synergistische Interaktion“ bedeutet, dass das neuronale Netzwerk insgesamt mehr Informationen kodiert als einzeln. Die Theorie stimmt auch mit etablierten Ergebnissen zur Musterspeicherkapazität überein und unterstützt die Idee der verteilten Kodierung, bei der Informationen über viele Verbindungen verteilt sind.
Warum es wichtig ist
Dieses Rahmenwerk formalisiert etwas, das intuitiv bekannt, aber nie präzise gemessen wurde: Synapsen speichern Bits nicht unabhängig – sie arbeiten synergistisch zusammen. Für das Verständnis von Lernen und Gedächtnis bedeutet dies, dass wir möglicherweise Verbindungsmuster und nicht nur einzelne Synapsen berücksichtigen müssen. Für künstliche neuronale Netzwerke könnte es effizientere Wege inspirieren, Informationen in gewichteten Verbindungen zu speichern. Für jeden, der neugierig auf sein eigenes Gehirn ist, unterstreicht es die unglaubliche Effizienz des Gehirndesigns: Unsere Erinnerungen sind über Milliarden von Verbindungen verteilt, jede trägt zu einem Ganzen bei, das klüger ist als seine Teile.
Was Sie tun können
Während Sie Ihre Synapsen zu Hause nicht messen können, können Sie die Gehirngesundheit mit regelmäßiger geistiger Stimulation, körperlicher Bewegung, Schlaf und einer ausgewogenen Ernährung unterstützen. Fordern Sie Ihr Gedächtnis weiterhin mit Rätseln und neuen Fähigkeiten heraus – Ihr synaptisches Gedächtnis profitiert von Abwechslung.
Quelle: arXiv q-bio.NC
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