Electrical modeling of nerve net growth and energy-efficient information processing in $\textit {Caenorhabditis elegans}$ and $\textit {Hydra vulgaris}$

Abstract

Künstliche neuronale Netzwerke sind ein essenzieller Teil des aktuellen technischen Fortschritts, bedingen aber einen sehr hohen Energieverbrauch. Biologische Nervennetze dagegen verbrauchen nur einen Bruchteil dieser Energie und sind zudem äußerst flexibel. Ziel dieser Arbeit ist es, solch echte Nervennetze im Hinblick auf die Energieeffizienz neuronaler Kommunikation und Wachstumsprinzipien zu untersuchen und diese Erkenntnisse auf den Entwurf von elektrischen Schaltungen für künstliche Intelligenz zu übertragen. Am Beispiel der beiden Modellorganismen $\textit {Caenorhabditis elegans}$ und $\textit {Hydra vulgaris}$ zeigt sich, dass eine höhere Energieeffizienz insbesondere durch die Realisierung verschiedener Signalpfade neben den klassischen Synapsen möglich ist. Für die Umsetzung solcher Signalpfade eignen sich insbesondere Memristoren. Flexiblere Schaltungslösungen sind durch Nachbildung von chemisch gesteuerten Wachstums- und Abbauprozessen möglich. Dafür bieten sich speziell Memsensoren an.Artificial neural networks majorly contribute to current technological progress but also consume a huge amount of energy. In contrast, biological nerve nets only consume a small fraction of this energy and are moreover very adaptable. The aim of this thesis is to investigate such real nervous systems regarding growth processes and energy-efficient information processing, and to transfer these findings to the design of electrical circuits for artificial intelligence. The example of the model organisms $\textit {Caenorhabditis elegans}$ and $\textit {Hydra vulgaris}$ shows that higher energy efficiency can especially be obtained by implementing different kind of signal paths besides classical synapses. This can be achieved by using memristors. More adaptable circuit solutions are possible when mimicking chemically controlled growth and pruning processes. Important circuit element for this are specifically memsensors