Die Studie von Melchior et al. (2024) präsentiert ein innovatives Computermodell des episodischen Gedächtnisses, welches wesentliche Erkenntnisse zum Verständnis der Funktion des Hippocampus bei der Bildung neuer episodischer Erinnerungen liefern soll. Das Modell fokussiert auf die Selbstorganisation im Hippocampus und basiert auf der CRISP-Theorie. Die Abkürzung „CRISP“ steht für „Content Representation, Intrinsic Sequences, and Pattern Completion“. Die Funktion der CA3-Region wird dabei neu definiert, sodass diese nicht länger als Speicherort episodischer Erinnerungen betrachtet wird. Stattdessen wird angenommen, dass die Speicherung in angrenzenden Regionen erfolgt, wobei die CA3-Region eine Art Ankerpunkt darstellt. Das innovative Computermodell ermöglicht somit die Nachahmung der natürlichen Fähigkeit des menschlichen Gehirns, gelernte Sequenzen nach einmaliger Präsentation zuverlässig zu speichern, ohne dabei alte Erinnerungen zu beeinträchtigen.
Das Modell zeichnet sich durch seine Robustheit aus, d. h., es kann einzelne Mustersequenzen auch bei unvollständigen oder fehlerhaften Hinweisreizen zuverlässig speichern und abrufen. Die Funktionsfähigkeit des Modells erstreckte sich dabei nicht nur auf künstliche Sequenzen, sondern auch auf handgeschriebene Ziffern und natürliche Bilder. Zudem konnte das Modell ohne zusätzlichen Input selbstständig lernen und sich verbessern, indem es wiederholt abspielte, was es gelernt hatte.
Literatur
Melchior J, Altamimi A, Bayati M, Cheng S & Wiskott L (2024). A neural network model for online one-shot storage of pattern sequences. PLoS ONE 19, doi:10.1371/journal.pone.0304076