Neuronale Netze erklärt: Wie sie das Gehirn nachahmen, um komplexe Probleme zu lösen

Was sind neuronale Netze?

Künstliche neuronale Netze sind ein Modell, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Sie bestehen aus einer Menge von Knoten – künstlichen Neuronen –, die miteinander verbunden sind und Signale austauschen. Diese Signale werden vom Eingang weitergeleitet, um einen Ausgang zu erzeugen.

Wozu dienen neuronale Netze?

Das Hauptziel ist das autonome Lernen durch Selbstmodifikation, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, die mit klassischer regelbasierter Programmierung nicht lösbar sind. So lassen sich Funktionen automatisieren, die ursprünglich nur von Menschen ausgeführt werden konnten.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Die Funktionsweise ähnelt dem Gehirn. Das Netz erhält Eingangswerte, die jeweils einen Neuronenknoten erreichen. Die Neuronen sind in Schichten (Layer) gruppiert, die das Netz bilden. Jedes Neuron besitzt ein Gewicht – einen numerischen Wert –, das den empfangenen Eingang modifiziert. Die so errechneten Werte wandern weiter durch das Netz. Dieser Vorgang lässt sich schematisch darstellen.

Am Netzende steht ein Ausgang – die Vorhersage des Netzes. Je mehr Schichten und je komplexer das Netz, desto komplexere Funktionen kann es abbilden.

Training neuronaler Netze: Backpropagation (Rückwärtspropagation)

Damit ein neuronales Netz die gewünschten Funktionen ausführt, muss es trainiert werden. Dabei werden die Neuronengewichte so angepasst, dass die gewünschten Ergebnisse erzielt werden. Man führt Trainingsdaten ein, vergleicht das Ergebnis mit dem Sollwert und modifiziert die Gewichte entsprechend dem Fehler und dem Beitrag jedes Neurons. Dieses Verfahren heißt Backpropagation (Rückwärtspropagation). So lernt das Netz und liefert auch bei stark abweichenden neuen Daten treffsichere Ergebnisse.

Obwohl ihr Einsatz heute populär ist, gibt es neuronale Netze seit den 1950er-Jahren. Damals scheiterten sie an geringer Rechenleistung und fehlenden effizienten Lernalgorithmen. Erst die Backpropagation-Algorithmen, GPUs für massive Parallelrechnung und große Trainingsdatensätze ermöglichten ihren Durchbruch und die Entstehung des Deep Learning – basierend auf tiefen (vielschichtigen) Netzen für komplexe Aufgaben.

Funktionen neuronaler Netze

Das Aufgabenspektrum ist extrem breit: Mit ausreichendem Training können sie beliebige Funktionen approximieren. Hauptanwendungen sind Vorhersage und Klassifikation. Sie finden sich nicht nur in Industrie 4.0 (z. B. Erkennung von Bauteilen und Fehlern ohne vorheriges Anlernen), sondern auch in der Ökonomie (Preisprognosen) oder Medizin (Diagnoseunterstützung).

Neuronale Netze sind ein zentraler Baustein der Künstlichen Intelligenz, eines der wichtigsten Forschungsfelder, das sich stetig weiterentwickelt – zu immer komplexeren und effizienteren Lösungen.

Möchten Sie neuronale Netze in Ihren Projekten einsetzen? Kontaktieren Sie uns!

Möchten Sie unsere verwandten Projekte kennenlernen?

• Automatische Reinigung von Küvetten
• Roboter für den Rebschnitt
• Fernüberwachung von Projekten
• Batterieanschluss durch Bildverarbeitung
• Variable Codelesung