Was ist besser: Gehirn oder Computer? Dies ist eine Frage, die schon unzählige Male gestellt wurde und Wissenschaftler dazu bewegt hat, Computer zu entwickeln, die weniger wie vorprogrammierte Maschinen und mehr wie das menschliche Gehirn arbeiten. Mithilfe neuronaler Netze entwickeln Programmierer Lösungen, die sich ähnlich wie das menschliche Gehirn verhalten und erstaunliche Fähigkeiten haben.

Neuronale Netze bestehen aus Tausenden und Millionen von künstlichen „Gehirnzellen“ bzw. Recheneinheiten, die sich auf eine dem menschlichen Gehirn unglaublich ähnliche Weise verhalten und lernen. Neuronale Netze, die auch als künstliche neuronale Netze bezeichnet werden, bestehen im Allgemeinen aus Softwaresimulationen, die sich so verhalten, als wären sie Millionen von Gehirnzellen, die miteinander verbunden sind und parallel arbeiten, um wie das menschliche Gehirn Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und Muster zu erkennen.

Ein künstliches neuronales Netz verarbeitet Informationen auf zwei Arten. Wenn es trainiert wird, befindet es sich im Lernmodus. Wenn es das Gelernte in die Praxis umsetzt, befindet es sich im Betriebsmodus. Damit neuronale Netze lernen können, muss ihnen mitgeteilt werden, wenn sie etwas richtig oder falsch machen. Dieser Feedback-Prozess wird oft als Fehlerrückführung bezeichnet und ermöglicht dem Netz, sein Verhalten so zu ändern, dass die Ausgabe genau wie beabsichtigt ist. Mit anderen Worten: Es wird mit zahlreichen Lernbeispielen trainiert und lernt schließlich, wie es jedes Mal die richtige Ausgabe erreicht, auch wenn ihm ein neuer Bereich oder Satz von Eingaben vorgelegt wird. Genau wie ein Mensch kann ein künstliches neuronales Netz bisherige Erfahrungen nutzen, um die richtige Schlussfolgerung zu ziehen.

Neuronales Feedforward-Netz

Das neuronale Netz mit der feedforward-Eigenschaft ist die einfachste aller Varianten. Informationen bewegen sich nur in eine Richtung und werden von Eingabeknoten direkt an Ausgabeknoten gesendet. In diesem Netz gibt es keine Schleifen oder Zyklen.

Rekurrentes neuronales Netz

Im Gegensatz zur Variante mit feedforward ermöglicht ein rekurrentes neuronales Netz den bidirektionalen Fluss von Daten. Dieser Netztyp ist eine beliebte Wahl für Anwendungen zur Mustererkennung, wie z. B. Sprach- und Handschrifterkennung.

Modulares neuronales Netz

Ein modulares neuronales Netz besteht aus unabhängigen neuronalen Netzen. Alle erhalten einen Satz von Eingaben und arbeiten zusammen, um Teilaufgaben zu erledigen. Die endgültige Ausgabe des modularen neuronalen Netzes wird von einem zwischengeschalteten Element verwaltet, das die Daten der einzelnen Netze sammelt.

Convolutional Neural Network (dt. faltendes neuronales Netz)

Ein Convolutional Neural Network dient hauptsächlich der Klassifizierung von Bildern. Es kann beispielsweise ähnliche Fotos gruppieren und bestimmte Objekte innerhalb einer Szene identifizieren, darunter Gesichter, Straßenschilder und Personen. Diese Netze werden in immer mehr Anwendungen eingesetzt – von Anwendungen für soziale Medien bis zu Diagnoselösungen im Gesundheitswesen.

Neuronale Netze werden für eine Reihe unterschiedlicher Zwecke eingesetzt, aber ihre Fähigkeit, einfache und genaue Entscheidungen zu treffen und Muster zu erkennen, macht sie zur perfekten Lösung für bestimmte Branchen. In einem Flugzeug zum Beispiel kann ein einfaches Autopilot-Programm mithilfe eines neuronalen Netzes Signale von Cockpit-Instrumenten lesen und verarbeiten. Diese Signale können anschließend dazu dienen, die Steuerung des Flugzeugs zu modifizieren und es sicher auf Kurs zu halten. In der Fertigung kann ein neuronales Netz in einer Waschmittelfabrik eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass alle Produkte nach dem gleichen hohen Standard hergestellt werden, indem vorprogrammierte Elemente wie Säuregehalt, Farbe und Textur gemessen werden. Wenn eine Charge nicht die richtigen Messergebnisse erzielt, wird sie vom neuronalen Netz verworfen.

Neuronale Netze sind oft auch perfekt für Anwendungen und Prozesse geeignet, bei denen es auf Sicherheit ankommt. Beispielsweise benötigt eine Bank, die Tausende von Kreditkartentransaktionen verarbeitet, eine automatisierte Methode zur Erkennung betrügerischer Transaktionen. Mit genügend vorprogrammierten Eingaben und Hinweisgebern auf betrügerische Aktivitäten ist ein neuronales Netz in der Lage, jede verdächtige Aktivität sofort zu erkennen und die notwendigen Maßnahmen zu ergreifen, wie z. B. den Kunden und wichtige Mitarbeiter zu warnen oder die Karte sofort zu sperren.

Auch wenn sie nicht vollständig in der Lage sind, das menschliche Gehirn nachzubilden, so sind neuronale Netze doch fähig, viele der logischen Prozesse zu generieren, die ein menschliches Gehirn aufweist. Dies eröffnet vielen Branchen enorme Möglichkeiten und Erkenntnisse. Damit diese Art von Netzen effizient und erfolgreich arbeiten kann, müssen sie sicher sein. Next Generation Firewall von Forcepoint schützt Ihr Netzwerk nicht nur vor unbefugtem Zugriff und den neuesten Cyber-Bedrohungen, sondern bietet Ihnen mit der visuellen, interaktiven Benutzeroberfläche auch vollständige Transparenz und Kontrolle.