Die Gruppe konstruiert kortikale Netzwerkmodelle unter Berücksichtigung der Anzahl der Neuronen in der Natur. Dies wird in einem Bottom-up-Ansatz erreicht, indem Kenntnisse der Anatomie und Physiologie in Gleichungen kombiniert werden, die nicht auf eine bestimmte gewünschte Funktion zugeschnitten sind. Die natürliche Dichte der Modellnetzwerke beseitigt jegliche Unsicherheit hinsichtlich Verzerrungen der Aktivität aufgrund der Modellgröße. Die lokale Struktur des Kortex bleibt in der Evolution vom Maus zum Menschen erhalten und ist für die sensorische Verarbeitung und die motorische Planung identisch. Diese doppelte Universalität weckt die Hoffnung, dass es grundlegende Prinzipien zu entdecken gibt. Die Verifizierung mit experimentellen Daten erfordert die Entwicklung von Simulationsmethoden und die Pflege von Software, die diese Technologie über Jahrzehnte hinweg implementiert. Die Gruppe trägt zum generischen Open-Source-Simulationscode NEST bei und fördert eine Kultur, in der Organisationen und Forscher wissenschaftliche Software als Infrastruktur betrachten. Die Modelle werden der Community zur Verfügung gestellt, sodass sie in Kombination mit zuverlässigem Simulationscode als Bausteine für weitere Studien und als Plattformen für die Integration von Hypothesen zur Gehirnfunktion dienen können. Die Gruppe leistet einen Beitrag zum neuromorphen Computing, indem sie Software-Referenzsysteme zur Validierung bereitstellt. Darüber hinaus wird der Entwurf neuromorpher Systeme als integraler Bestandteil der Gehirnforschung angesehen, der Wissensgrenzen aufzeigt und neue Forschungsansätze inspiriert.
Korrelationen in kortikalen Netzwerken, Simulationstechnologie, neuromorphic Computing
