Ein internationales Wissenschaftlerteam unter der Leitung der University of Sydney testete die Leistungsfähigkeit eines Netzwerks von
Um ihr Netzwerk zu testen, verwendeten Wissenschaftlerein modifiziertes Analogon des N-Back-Problems. Dies ist ein beliebtes Experiment in den Neurowissenschaften und der Psychologie zur Bewertung des Gedächtnisses. Während des Tests muss der Proband, dem eine Reihe von Bildern (Sehtest) oder Namen von Objekten (Hörtest) präsentiert werden, angeben, wann ein bestimmtes Objekt vor n Schritten angetroffen wurde.
Eine solche Aufgabe könnte beispielsweise beinhaltenDemonstration einer Folge von Buchstaben, und der Person muss mitgeteilt werden, wann derselbe Buchstabe vor 1, 2 oder mehr Schritten vorgekommen ist. Die durchschnittliche Punktzahl für die meisten Personen bei dieser Aufgabe beträgt 7. Dies bedeutet, dass die meisten Personen dasselbe Bild erkennen können, das vor sieben Schritten erschienen ist.
Die Forscher fanden heraus, dass das Netzwerk vonNanodrähte sind auch in der Lage, sich den gewünschten Endpunkt in einem Stromkreis sieben Schritte zurück zu „merken“. „Wir haben die Spannungen der Anschlusselektroden manipuliert, um eine Änderung der Pfade zu erzwingen, anstatt das Netzwerk einfach seine Arbeit machen zu lassen“, erklärt Alon Leffler, Co-Autor der Studie.
Eine Reihe von Experimenten zeigte dies unter der externenDurch den Kontakt mit dem Nanonetzwerk wurde „gelernt“ und sein Gedächtnis wurde „gestärkt“: Das Netzwerk erinnerte sich an die vom Wissenschaftler vorgeschlagenen Wege und im Laufe der Zeit nahm die gebildete Verbindung nicht ab. Wissenschaftler stellen fest, dass dies an die Arbeit eines synaptischen Netzwerks erinnert: Einige Verbindungen werden gestärkt, andere geschwächt, und so entstehen im Lernprozess stabile Verbindungen.
Bildung stabiler Verbindungen in einem Netzwerk aus Nanodrähten. Bild: Alon Loeffler, University of Sydney
Nanodrahtnetzwerke sind eine Art NanotechnologieNormalerweise bestehen sie aus winzigen, hochleitfähigen Silberdrähten. Für das bloße Auge unsichtbar werden mit Kunststoff beschichtete Partikel zufällig verstreut und bilden ein Gitter. Aufgrund ihrer Eigenschaften ahmen solche Drähte die physikalischen Eigenschaften des Gehirns nach: ein Netzwerk von Neuronen, die über Synapsen verbunden sind.
Die Nutzung solcher Netzwerke eröffnet ein großesReihe realer Anwendungen: zum Beispiel die Entwicklung von Robotergeräten und Sensoren, die unter unvorhersehbaren Bedingungen schnelle Entscheidungen treffen müssen.
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Titelbild: Ein Nanodraht-Netzwerk (rechts) imitiert die komplexen Verbindungen von Neuronen im Gehirn (links). Bild: Universität von Sydney