Für dieses Vorhaben haben sich die Forscher das menschliche Gehirn zum Vorbild gemacht: So ist etwa die Aufgabe, das Gesicht einer bekannten Person unter vielen anderen zu erkennen eine komplexe Aufgabe für das menschliche Gehirn. Es kann sie jedoch in Sekundenbruchteilen lösen.

“Wie die elektrischen Signale der Milliarden von Nervenzellen des Gehirns organisiert werden, sodass das Organ so schnell richtige Antworten liefern kann, ist eine der großen offenen Fragen der Hirnforschung”, sagt Claudio Mirasso, der Projektkoordinator von der spanischen Universitat de les Illes Balears. In den vergangenen Jahren sei jedoch ein Paradigma entwickelt worden, das zu einer Antwort führen könnte.

Hirnforscher vergleichen die Reaktion des menschlichen Gehirns auf äußere Reize mit der Reaktion einer Flüssigkeit auf eine Störung, etwa einen Stein, der ins Wasser geworfen wird. Anhand der Wellen, die der Aufprall schlägt, kann erschlossen werden, wann und wo der Stein die Oberfläche getroffen hat. Auf vergleichbare Weise könnte es möglich sein, anhand der Reaktion neuronaler Netzwerke Informationen über die auslösenden Reize zu erschließen. Netzwerke, die solche Reize verarbeiten, werden als “Reservoirs” bezeichnet.

Bislang können Computermodelle neuronaler Netzwerke jedoch nur wenige Reize erkennen, da das Zusammenspiel ihrer Bestandteile für jeden neuen Input erst eingestellt werden muss. Nach dem Konzept der so genannten Reservoir-Rechnung kann dieses Problem jedoch umgangen werden, da nur der Auslese-Mechanismus für berechnete Daten eingestellt werden muss. “Erste Experimente haben gezeigt, dass das Auslesen der Daten deutlich einfacher zu trainieren ist als die Reservoirs selbst”, sagt Jürgen Kurths vom Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung.