Die Technik lernt aus der Natur - neuronale Netze Bild: CC0

Neuronale Netze – Die Technik lernt aus der Natur

Der Begriff Bionik setzt sich zusammen aus den Begriffen Biologie und Technik. Bionik beschreibt das Lernen und die Nachahmung von natürlichen Vorgängen durch die Technik. Forscher schauen sich bewährte Methoden aus der Natur ab und nutzen diese für innovative Techniken. Nicht nur stoffliches Wissen und dessen Übertragung in die Technik ist Gegenstand der Bionik, auch Funktionsweisen und dahinterliegende Grundprinzipien finden sich in bionischen Anwendungen wieder.

Beispiele aus der Bionik, die wir im Alltag benutzen, gibt es etliche und sie erstrecken sich über Anwendungsbereiche wie Konstruktionstechnik, Oberflächen, Robotik, Fortbewegungsmöglichkeiten, Optimierungsverfahren, Materialien sowie Sensorik und Kommunikation.

Das menschliche Gehirn als Vorbild

Neuronale Netzwerke bestimmen unser menschliches Gehirn. Sie beinhalten eine riesige Anzahl an Nervenzellen (Neuronen), die sich im Verlauf der Gehirnentwicklung immer weiter vermehren und sich untereinander vernetzen. Dadurch entstehen intelligente Verbindungen, sogenannte neuronale Netzwerke. Die Funktionsweise der Vernetzung von Neuronen wird bei künstlichen neuronalen Netzen auf mathematische Rechenmodelle übertragen und die biologischen Netze dabei als informationsverarbeitende Systeme nachgeahmt.

Sowohl für natürliche als auch für künstliche neuronale Netze treffen ähnliche typischen Eigenschaften zu. Beide können komplexe Muster erlernen, ohne die dafür zugrunde liegenden Regeln und Gesetze zu kennen. Sie folgen in ihrer Funktionsweise einer Intelligenz, die keiner verifizierbaren Logik folgt. Der Nachteil ist, dass aus neuronalen Netzen auch im Nachhinein keine Logik identifiziert werden kann, die einen Lernerfolg erklären könnte. Erst nach jahrelangem Training sind neuronale Netzwerke fähig, logische und klare Regeln zu erlernen und anzuwenden. Sie lernen implizit – quasi learning by doing.

Künstliche Neuronale Netze

Künstliche neuronale Netze sind mathematische Strukturen, die den biologischen neuronalen Netzwerken ähneln. Sie bestehen aus sogenannten Modellneuronen und Kopplungsstellen, auch Synapsen genannt. Diese beiden Einheiten stehen miteinander in Wechselwirkung. Die Bestimmung der Synapsenstärke läuft über einen numerischen Wert. Dieser Wert stellt das Verbindungsgewicht dar. Im Bereich von Optimierungsverfahren werden heutzutage bereits künstliche neuronale Netze eingesetzt.

Künstliche Neuronale Netze in der Praxis

Heutzutage werden intelligente neuronale Netze beispielsweise beim Betrieb von Maschinen eingesetzt. Diese Maschinen übertragen Daten im Bedarfsfall selbständig an weitere vorher definierte Stellen. Sie können frühzeitige Verschleiß-Aktivitäten erkennen und helfen so, einem potenziellen Ausfall der Maschine vorzubeugen.

Auch in Fahrzeugen werden künstliche neuronale Netze eingesetzt. Autonomes Fahren kann nur durch künstliche Intelligenz (KI) sicher umgesetzt werden. Das Auto lernt über einen Szenarienkatalog zu manövrieren. Es lernt, was es bei der Fahrt als Hindernis einzuordnen hat und orientiert sich dabei über eingebaute Sensoren. Bilderkennungsverfahren ermöglichen den Transfer vom “Gesichteten” zur Verarbeitung im künstlichen neuronalen Netz des Fahrzeugs. Das gesichtete Hindernis wird abstrahiert und rechnerisch verbildlicht, dadurch kann das Fahrzeug die Gefahr anhand bereits erlernter Szenarien abschätzen und entsprechend manövrieren.

Cybersicherheit von Bionik Anwendungen

Künstliche neuronale Netze funktionieren gut, wenn man sie in Ruhe lässt. Was aber geschieht, wenn Angreifer sie von außen manipulieren oder mit krimineller Absicht lahmlegen?

Sowohl im Bereich des autonomen Fahrens als auch in der Medizintechnik ist Security eine elementare Schlüsselfunktion für die Zukunftschancen der eingesetzten innovativen Technologien. Automobilhersteller und -zulieferer haben die Dringlichkeit bereits erkannt und Cyber-Security Unternehmen an Bord geholt. Es braucht in der breiten Öffentlichkeit wohl aber noch weitere kriminelle Hacker-Angriffe um Automotive Cyber-Security generell als Schlüsselfunktion bei der Anwendung innovativer vernetzter technologischer Lösungen anzuerkennen. Eine Security Lösung sollte immer ganzheitlich für den kompletten Lebenszyklus gedacht und im Idealfall von Anfang an, also schon im Produktentwicklungsprozess, integriert werden. Technische Innovationen gibt es heute nur noch durch intelligente Vernetzung, Informationsfluss und Datentransfer. Sobald ein Produkt im Internet of Things vernetzt ist, ist es auch anfällig für Cyber-Angriffe. Vernetzte Produkte sollten daher immer mit Cyber Security “gedacht” werden.

Interessieren Sie sich für den technischen Fortschritt und die Entwicklung von KI, insbesondere im Bereich von Mobility-Themen, kontaktieren Sie unsere Experten. Wir von Magility beraten Sie gerne zum Thema Cyber Security und zeigen Ihnen, wie Sie Sicherheit zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil machen.