Neural Foundation Model enthüllt: Wie neuronale Manifolds das Gehirn simulieren

Foundation‑Modelle haben in der Biologie beeindruckende Erfolge erzielt, indem sie visuelle Systeme des Gehirns nachbilden. Ihre Black‑Box‑Natur erschwert jedoch das Verständnis der zugrunde liegenden Funktionsweise. In einer neuen Analyse des aktuellen Modells von Wang et al. (2025) wird das Innere dieses neuronalen Fundaments aus physiologischer Sicht untersucht.

Die Forscher haben jede „Zelle“ des Modells anhand ihrer zeitlichen Reaktionsprofile auf parametrisierte Stimuli charakterisiert. Durch die Konstruktion von Decodierungs‑Manifolds konnten sie darstellen, wie verschiedene Stimuli im neuronalen Aktivitätsraum repräsentiert werden. Gleichzeitig wurden Encodierungs‑Manifolds erstellt, um zu zeigen, wie einzelne Neuronen im Stimulus‑Antwort‑Raum abgebildet sind.

Die Untersuchung ergab, dass die drei Hauptstufen des Modells – der feedforward‑Encoder, das rekurrente Modul und die Auslese‑Schicht – jeweils unterschiedliche repräsentative Strukturen aufweisen. Das rekurrente Modul trennt die Darstellungen verschiedener zeitlicher Stimulusmuster deutlich stärker als der Encoder, während die Auslese‑Schicht biologische Genauigkeit durch zahlreiche spezialisierte Feature‑Maps erreicht, anstatt biologisch plausibler Mechanismen zu nutzen. Insgesamt liefert die Studie tiefe Einblicke in die biologisch relevante Funktionsweise eines führenden neuronalen Foundation‑Models, indem sie die gemeinsamen zeitlichen Antwortmuster seiner Neuronen analysiert.