检查大脑的最佳工作条件作为新计算机的模型

通过数学建模，一个研究团队现在成功地更好地理解了人类大脑的最佳工作状态(称为临界性)是如何实现的。他们的结果意味着向受生物启发的信息处理和新的高效计算机技术迈出了重要一步，并已发表在《科学报告》上。

“在特定任务上，超级计算机比人类更好，例如在人工智能领域。但它们无法管理日常生活中的各种任务——先开车，然后制作音乐和讲故事——晚上在一起，”纳米电子学教授HermannKohlstedt解释道。此外，今天的电脑和智能手机仍然消耗大量能源。

“这些不是可持续的技术——而我们的大脑在日常生活中只消耗25瓦，”科尔斯泰特继续说道。因此，他们的跨学科研究网络“神经电子学：仿生信息通路”的目的是为更节能的计算机架构开发新的电子元件。为此，工程、生命和自然科学联盟调查了人类大脑的工作方式及其发展方式。

接近混乱：这里可能有最好的表现

大脑中的信息处理基于大约860亿个神经元的网络。它们通过突触和轴突以电压脉冲的形式传递信息——同时或相互独立(“同步”)。

根据神经生物学的一篇论文(“关键大脑假说”)，当我们的大脑处于两者之间的“相变”中时，它处理信息的速度最快、效率最高。这种中间状态，即所谓的“临界”，也可以使用磁共振成像(MRI)或脑电图(EEG)来检测。

在这种高度复杂的状态下，大脑可以特别敏感地以多种方式对外部影响做出反应，这就是为什么它总是试图达到这种状态。“这里的大脑接近于混乱：即使是很小的外部刺激也会突然导致整个神经元集合发射。信息像雪崩一样传播，因此可以特别容易地传输，甚至可以传输到相距很远的大脑区域，”科尔斯泰特解释说.这使得广泛的反应成为可能。

当相互连接的神经元处于“临界状态”(b)，即所谓的临界状态时，大脑的工作效率最高。如简化示意图所示，这一点与磁性材料(a)中“相变”中的临界状态相当。学分：赫尔曼·科尔斯泰特

在人工网络中模拟

在他们目前的出版物中，CAU的科学家们研究了这种临界状态是如何在神经元和人工网络中出现的。到目前为止，人们认为这是一种“自组织的临界”，仅由大脑中的机制负责。“然而，我们首次能够证明外部影响，即环境本身，也会导致这种状态被‘强加’在类脑网络上，”第一作者、CRC成员PetroFeketa博士说1461和CAU自动化与控制工程系主任。

为此，该团队在非线性振荡器的人工网络中应用了数学建模。与神经网络中的神经元类似，这些电路产生也可以同步的周期性电压脉冲。此外，振荡器之间的连接可以改变。研究小组模拟了振荡器在与环境交互时如何随着时间的推移而连接，以便尽可能快速有效地解决任务。

网络反复达到临界状态，类似于大脑中的状态。“这特别令人惊讶，因为最初不存在临界属性，我们最初的目标并不是实现这一目标，”费克塔说。

进化生物学：广泛的反应是有意义的

“从进化生物学的角度来看，这个结果是可以理解的。我们的环境如此多样化，以至于我们大脑的结构和内部动态已经被塑造成这样一种方式，即临界状态为解决问题提供了最大范围的解决方案。各种各样的任务，”CAU自动化与控制工程系主任ThomasMeurer教授说。

因此，大脑已经调整了它的临界状态，以适应不断变化的环境的影响和日益增长的需求。“简单地说，我们可以说：我们的大脑随着任务的增长而增长——甚至比我们之前想象的还要多，”科尔斯泰特说。

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