Adaptation und Lernen
Eine zentrale Hypothese der Neurowissenschaften besagt, dass Erinnerungen in den plastischen Synapsen des Gehirns kodiert werden: T?gliche Erfahrung formt bestehende Verbindungen neu, wodurch neue Erinnerungen entstehen, aber auch ?ltere ver?ndert oder gel?scht werden. Seit der bahnbrechenden Arbeit von Donald Hebb im Jahr 1949 sind viele Ideen entstanden, wie und warum sich Synapsen tats?chlich ver?ndern, aber es gibt immer noch keinen koh?renten, allgemeinen Rahmen, der synaptische Ver?nderungen quantitativ beschreiben würde. Der Grund dafür ist, dass Synapsen im lebenden Gehirn bekannterma?en schwer zu beobachten sind und unser Wissen darüber, was wirklich vor sich geht, daher noch immer lückenhaft ist.
Unsere eigenen Forschungsinteressen sind zweigeteilt: Erstens streben wir ein Verst?ndnis der synaptischen Plastizit?t auf der Ebene der einzelnen Synapse an. Hier untersuchen wir Systeme aus zwei Neuronen, die durch eine Synapse verbunden sind und die verschiedenen Stimulationsprotokollen unterzogen werden. Je nach Zeitpunkt und Statistik der Stimulation ?ndert sich die Wirksamkeit der Synapse, und die ?bertragungseigenschaften des Systems werden modifiziert. Zweitens untersuchen wir, wie synaptische Plastizit?t das Verhalten eines (rekurrenten) neuronalen Netzes als Ganzes ver?ndert. Insbesondere interessieren wir uns für die Verbindung zwischen der spike-timing-abh?ngigen Plastizit?t und dem Verst?rkungslernen.
Dynamik der zeitabh?ngigen Spike-Plastizit?t
Vor einigen Jahren wurde festgestellt, dass die zeitliche Abfolge der neuronalen Aktivit?t eine wichtige Determinante für die Richtung und das Ausma? der synaptischen Ver?nderung ist. Pr?synaptische vor postsynaptischen Spikes führen zu synaptischer Potenzierung, w?hrend die umgekehrte Reihenfolge der Ereignisse zu synaptischer Depression führt. Diese Ph?nomene werden unter dem Begriff Spike Timing Dependent Plasticity (STDP) zusammengefasst, und ihre Auswirkungen auf das Lernen wurden in einer Vielzahl theoretischer Untersuchungen untersucht.
Die g?ngige Umsetzung von STDP berücksichtigt jedoch keine nichtlinearen Effekte, sondern verallgemeinert die Ergebnisse für Spike-Paare einfach auf beliebige Spike-Züge. Wir sind der Meinung, dass die Fehler zwischen experimentellen Daten und Modellvorhersagen, die sich aus diesem Ansatz ergeben, zu gro? sind, um sie zu ignorieren. Stattdessen modellieren wir explizit pr?- und postsynaptische Beitr?ge zur synaptischen Ver?nderung mit einer Dynamik, die der synaptischen Kurzzeitdepression ?hnelt. Das sich daraus ergebende Modell beh?lt eine einfache mathematische Struktur, die es für gro? angelegte Simulationen und eine analytische Behandlung geeignet macht, und passt gleichzeitig zu einem viel breiteren Spektrum an experimentellen Ergebnissen.
