Revolutie in AI-onderzoek: nieuwe neurale netwerken imiteren het menselijke zicht!

Revolutie in AI-onderzoek: nieuwe neurale netwerken imiteren het menselijke zicht!

Op 26 juni 2025 werd een nieuwe studie over topografische neurale netwerken (All-TNNs) gepubliceerd in het gerenommeerde tijdschrift Natuur Menselijk gedrag kan worden gevonden. Dit onderzoek werd uitgevoerd onder leiding van professor Tim C. Kietzmann aan het Instituut voor Cognitieve Wetenschappen van de Universiteit van Osnabrück. Het doel van deze studie is om een ​​brug te slaan tussen geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI) en biologische plausibiliteit.

De All-TNN's vertegenwoordigen een innovatieve benadering van het organiseren van informatie. Het principe is gebaseerd op een tweedimensionale replica van het menselijke visuele systeem, vergelijkbaar met de ‘kaarten’ in de visuele cortex. Dit vertegenwoordigt een aanzienlijke vooruitgang omdat, hoewel traditionele convolutionele neurale netwerken (CNN's) de herkenning van visuele kenmerken mogelijk maken, dit gebeurt op een manier die verschilt van de manier waarop het menselijk brein deze daadwerkelijk verwerkt. Dr. Kietzmann benadrukt dat CNN’s niet de biologische basis van visuele verwerking weerspiegelen.

De voordelen van all-TNN's

Door de ruimtelijk georganiseerde selectiviteit van kenmerken op het corticale oppervlak maken All-TNN's het mogelijk menselijke gedragspatronen nauwkeuriger vast te leggen. Deze modellen kunnen een revolutie teweegbrengen in het begrip van de neurale mechanismen achter perceptie en gedrag. Simulaties laten ook zien dat deze systemen, als fysieke modellen, minder energie nodig hebben, waardoor ze efficiënter met hulpbronnen omgaan.

Een centraal kenmerk van All-TNNs is het gecoördineerde werk van aangrenzende neuronale eenheden, vergelijkbaar met natuurlijke processen. De uitdaging van het vaststellen van de selectiviteit van vloeiende kenmerken in de ruimte vertegenwoordigt een centraal onderzoeksveld. Wetenschappers hebben al veelbelovende benaderingen ontwikkeld voor het optimaliseren van alle TNN's, bijvoorbeeld door middel van hoogwaardige beeldgegevenssets en terugkerende verbindingen.

Toepassingen en uitdagingen

De potentiële toepassingen van all-TNN's variëren van neurowetenschappen tot psychologie. Door hun vermogen om de menselijke perceptie te simuleren, zouden deze modellen ook nieuwe wegen kunnen openen in de cognitieve psychologie en gedragsneurowetenschappen. Hun ontwikkeling zou ook een aanzienlijke impact kunnen hebben op het ontwerp van toekomstige AI-modellen.

Een cruciaal aspect van het onderzoek is de zoektocht naar een gemeenschappelijke taal tussen kunstmatige intelligentie en neurowetenschappen. All-TNN's zouden kunnen helpen de uitdagingen van verklaarbare en begrijpelijke AI te overwinnen, wat cruciaal is in het huidige onderzoekslandschap.

In de context van de toegepaste neurowetenschappen blijft het integreren van technologie in het dagelijks leven een belangrijke uitdaging. Neuroadaptieve technologieën die technische systemen aanpassen aan de capaciteiten en behoeften van mensen bieden hier potentieel. Het team van Fraunhofer IAO werkt intensief aan de interface tussen mens en machine om systemen te ontwikkelen die zich in realtime kunnen aanpassen aan de cognitieve en emotionele toestanden van gebruikers.

Samenvattend kunnen All-TNNs worden gezien als een veelbelovende innovatie op het gebied van kunstmatige intelligentie en neurowetenschappen. De ontwikkeling ervan kan niet alleen de manier veranderen waarop we over AI denken, maar ook nieuwe mogelijkheden openen voor onderzoek in de psychologie en andere gerelateerde disciplines. Meer informatie over deze spannende onderwerpen vindt u in de betreffende onderzoeksartikelen van Actu.AI En Fraunhofer IAO.