Das Besondere an dem künstlichen Minigehirn ist, dass es nach einfachen Prinzipien lernen kann. „Der netzwerkgesteuerte Roboter ist fähig, bestimmte Außenreize mit Verhaltensregeln zu verknüpfen“, sagt Professor Martin Paul Nawrot, Leiter der Studie und Professor für Neuroinformatik an der Freien Universität Berlin. „Ähnlich wie Honigbienen lernen, bestimmte Blütenfarben mit schmackhaftem Nektar zu assoziieren, erlernt der Roboter, sich auf gewisse Farbobjekte hinzubewegen und andere zu meiden.“

In dem Lernexperiment setzten die Wissenschaftler den netzwerkgesteuerten Roboter in die Mitte einer kleinen Arena. An deren Wänden waren rote und blaue Objekte angebracht. Sobald der Roboter mit seiner Kamera ein Objekt mit der gewünschten Farbe – etwa Rot – anvisiert hatte, lösten die Wissenschaftler ein Lichtsignal aus. Dieses Signal aktivierte eine sogenannte Belohnungs-Nervenzelle im künstlichen Netzwerk. Die Verarbeitung der roten Farbe mit der zeitgleichen Belohnung führte nun zu gezielten Veränderungen in dem Teil des Netzwerks, das die Kontrolle über die Roboterräder ausübte. Die Folge: „Sah“ der Roboter ein weiteres rotes Objekt, so bewegte er sich darauf zu. Blaue Gegenstände führten zu einem Rückzug. „Der Roboter löste seine Aufgabe, ein Objekt in der gewünschten Farbe zu suchen und anzufahren, innerhalb weniger Sekunden“, erklärt Nawrot. „Ähnlich wie in Experimenten wie Honigbienen reichte ein einziger Versuchsdurchgang zum Lernen aus.“

Die aktuelle Studie ist an der Freien Universität Berlin als interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen den Arbeitsgruppen „Neuroinformatik“ (Institut für Biologie) um Professor Martin Paul Nawrot und „Intelligente Systeme und Robotik“ (Institut für Informatik) um Professor Raúl Rojas entstanden. Die Wissenschaftler planen nun, das neuronale Netzwerk weiter auszubauen und um weitere Lernformen zu ergänzen. Dadurch wird das Minigehirn noch leistungsfähiger – und der Roboter noch selbstständiger.

Der Bernstein Fokus „Neuronale Grundlagen des Lernen“ mit seinem Verbundprojekt „Insect inspired robots: towards an understanding of memory in decision making“ und das Bernstein Zentrum Berlin sind Teil des Nationalen Bernstein Netzwerks Computational Neuroscience. Seit 2004 fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung mit dieser Initiative die neue Forschungsdisziplin Computational Neuroscience mit mehr als 170 Millionen Euro. Das Netzwerk ist benannt nach dem deutschen Physiologen Julius Bernstein (1835–1917).