Schleimpilz wird schlauer mit Rauschen
Modell eines Schleimpilzes zeigt hohe Anpassungsfähigkeit, wenn günstiges Maß an Rauschsignalen vorherrscht.
Physarum polycephalum ist ein wahrer Schlaumeier: Mit Experimenten, in denen der Schleimpilz das Schienennetz von Tokio rekonstruieren und Labyrinthe lösen konnte, landete er bereits in den Nachrichten. Nun hat ein Forschungsteam den Pilz als Vorbild herangezogen, um von dessen Anpassungsfähigkeit zu lernen. Das vom ihm inspirierte mathematische Modell ist so allgemein, dass es nicht nur für effizientere Transportnetzwerke sorgen, sondern auch die künstliche Intelligenz voranbringen könnte.
Biologische Systeme haben sich über Jahrmillionen entwickelt und sind in vielerlei Hinsicht optimiert. So haben beispielsweise Ameisen effiziente Strategien zur Futtersuche entwickelt, bei denen sie als Kollektiv zusammenarbeiten. Ebenso sind viele Organismen optimal an die sie umgebenden Umweltbedingungen angepasst und können auf Änderungen der äußeren Einflüsse reagieren, wie auch Fall des Schleimpilzes Physarum polycephalum. Daher eignen sich solche hoch optimierten Systeme bestens als Vorbild für andere Bereiche, beispielsweise der künstlichen Intelligenz.
Ein Schleimpilz? „Ja, er zeigt eine hohe Anpassungsfähigkeit an seine Umgebung“, erklärt Frederic Folz, Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter in der theoretischen Physik an der Universität des Saarlandes. Der weltweit verbreitete, harmlose Pilz kann mehrere Quadratmeter groß werden und hat unter anderem einen eigenen Raum im Pariser Zoo. Er gilt als „intelligent“, da er in der Lage ist, den kürzesten Weg zwischen zwei Futterquellen zu finden. Auch Netzwerke lassen sich mit seiner Hilfe effizient simulieren: In einem Experiment, in dem einzelne Futterquellen die Stationen simulierten, bildete der Pilz das U-Bahn-Netz von Tokio detailgetreu nach.
Zusammen mit Kurt Mehlhorn, dem ehemaligen Direktor des Max-Planck-Instituts für Informatik, und Giovanna Morigi, Professorin für theoretische Quantenphysik an der Universität des Saarlandes, hat Frederic Folz nun in einem mathematischen Modell untersucht, wie die Anpassungsfähigkeit von Organismen wie Physarum polycephalum durch ein gewisses Maß an „Rauschen“ erhöht werden kann.
Tatsächlich kann dieser Effekt, das Rauschen, das normalerweise als Störung in der Umgebung empfunden wird, zu einem deutlichen Signal führen, welches man messen kann. Als Vergleich kann man die Hintergrundgeräusche in einem Konzert heranziehen, die das Publikum verursacht: Ein Räuspern hier, ein Husten da, und irgendjemand hat womöglich auch den Handy-Klingelton nicht ausgestellt. All diese Geräusche sind messbar und stören das eigentliche Messsignal, die Musik.
Das Team interessiert sich nun insbesondere für die Fähigkeit des Schleimpilzes, sich zwischen zwei gleich langen Wegen für den zu entscheiden, der das geringere Risiko für sein Überleben darstellt. Ein solches Risiko kann für den Schleimpilz beispielsweise eine zu starke Beleuchtung sein, denn zu viel Licht könnte in der Natur bedeuten, dass er austrocknet. Folz, Mehlhorn und Morigi wollten anhand seines Verhaltens zeigen, dass die Minimierung des Risikos, zu viel Licht abzubekommen, effizienter erreicht wird, wenn ein gewisses Rauschniveau herrscht. Die Minimierung des Risikos wird dabei physikalisch gesehen als Verlustminimierung aufgefasst.
Sie haben dem Pilz in ihrem mathematischen Modell also zwei gleichlange Wege zu einer Futterquelle angeboten: Einen, der stärker beschienen wir, und einen, der weniger stark beleuchtet wird, und zwar variierend: Einmal wurde in der Simulation der eine Weg stärker beleuchtet, einmal der andere. Die zentrale Frage war dann: Unter welchen Bedingungen würde das mathematische Modell, das das Verhalten des Pilzes beschreibt, die Wahl des Weges mit minimalem Verlust vorhersagen?
Die Antwort überraschte die Wissenschaftler: Ein gewisses Maß an Rauschen erhöhte die Anpassungsfähigkeit des Systems. „Es gibt sozusagen ein optimales Rauschniveau. Das ist die faszinierende Erkenntnis, die wir damit gewonnen haben: Dass man die beste Anpassungsfähigkeit erst dann wirklich sieht, wenn man ein bestimmtes Maß an Rauschen mit einbezieht“, erklärt Frederic Folz. Wenn sie das Modell gänzlich frei von Störungen gemacht hätten, könnte man diese erstaunliche Anpassungsfähigkeit nicht in diesem Maß erkennen.
Diese Erkenntnisse können beispielsweise für die Informatik relevant sein, insbesondere bei der Entwicklung effektiverer Methoden der künstlichen Intelligenz, da Physarum polycephalum als ideales Abbild eines elementaren neuronalen Netzwerks gilt.
U. Saarland / DE
