LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende widersprechen der klassischen Annahme, dass gemeinsam auftretende „Noise Correlations“ die Informationsmenge im sensorischen System irgendwann deckeln. Anhand von Daten mit über 20.000 Neuronen aus dem visuellen Kortex zeigen sie skalierungsinvariante Potenzgesetze, die das Wachstum dekodierbarer Information auch bei größeren Populationen erklären. Gemeinsames Rauschen bremst zwar die Wachstumsrate, verhindert aber kein „Sättigen“ in allen relevanten Aktivitätsdimensionen. Damit rücken neue Entwurfsprinzipien für fehlertolerantes Rechnen in den Fokus.
Über Jahrzehnte galt in der theoretischen Neurowissenschaft eine eher harte Faustregel: Wenn viele Neuronen dieselben zeitabhängigen Schwankungen tragen, also gemeinsam „Noise“ produzieren, dann soll das irgendwann den Informationsgehalt sensorischer Populationskodierung begrenzen. Der Grundgedanke ist anschaulich: Wenn die Varianz, die durch diese Korrelationen entsteht, teilweise in dieselben Aktivitätsmuster hineinragt, die auch das Stimulus-Signal tragen, dann können zusätzliche Neuronen zwar mehr Messpunkte liefern, aber die neu hinzugewonnenen Freiheitsgrade ändern am Verhältnis von Signal zu Störanteilen irgendwann kaum noch etwas. Genau dieses Sättigungsversprechen wird jetzt durch eine neue Auswertung herausgefordert, die sich auf große Datenmengen aus dem primären visuellen Kortex stützt.
Konkret untersuchte ein internationales Konsortium Datensätze, die im Bereich von 18.000 bis 21.000 gleichzeitig beobachteten Neuronen aus dem V1-Bereich von Mäusen stammen. Gemessen wurde mit zwei komplementären Ansätzen – zwei-Photonen-Calcium-Bildgebung und elektrophysiologische Aufnahmen – während die Tiere feine Unterschiede in visuellen Reizen diskriminierten. Statt sich darauf zu beschränken, Information im Gesamtsignal zu vergleichen, testeten die Forschenden, wie viel sich bei wachsender Populationsgröße linear dekodieren lässt, indem sie sukzessive größere Teilmengen der Neuronen betrachten. Dadurch entsteht ein „skalierender Blick“ auf das System: Welche Strukturen in der Aktivität lassen sich als nützliche Achsen für das Stimulus-Signal nutzen, und welche Strukturen dominieren als Rauschen? Die Analyse zerlegte das kollektive Aktivitätsspektrum zudem in mathematisch trennbare Aktivitätsmuster („Eigenmoden“), um die Rauschstruktur nicht als einzelne Streuung, sondern als geordnete Verteilung über Moden zu fassen.
Das zentrale Ergebnis sind zwei skalierungsinvariante Potenzgesetze, die über unterschiedliche Populationsgrößen hinweg eine stabile Form behalten. Erstens beschreibt ein Potenzgesetz, wie die Stärke der Rauschanteile über die Netzwerkmoden verteilt ist: Es gibt also eine bestimmte, nicht beliebige „Landkarte“ dafür, welche Moden stark und welche eher schwach rauschen. Zweitens quantifiziert ein zweites Potenzgesetz, wie stark die einzelnen Rauschmuster jeweils mit der Stimulusrichtung ausgerichtet sind. Entscheidend ist dabei die Kombination beider Eigenschaften: Klassische Sättigungsmodelle gehen oft davon aus, dass genau die führenden (am stärksten schwankenden) Rauschkomponenten hinreichend stark in die Stimulus-achse hineinreichen, sodass zusätzliche Neuronen zwangsläufig immer weniger neuen, nutzbaren Informationsraum schaffen. Die neue Auswertung zeigt jedoch, dass die stärksten Rauschanteile zwar durchaus näher an der Signalrichtung liegen können, dass sie aber nicht „vollständig“ genug ausgerichtet sind, um eine harte Grenze zu erzwingen. Außerdem hängt die Informationsskalierung nicht allein an den führenden Moden, sondern am gesamten Eigenspektrum – also daran, wie das Rauschen über den kompletten Satz an Aktivitätsdimensionen verteilt ist.
Damit lässt sich das scheinbare Paradox auflösen, warum mehr Neuronen nicht automatisch zu „weniger“ Information pro zusätzlicher Einheit führt. Zwar verlangsamt gemeinsam auftretendes Rauschen die Rate, mit der Information mit der Populationsgröße anwächst; das ist kein Widerspruch zu den neuen Resultaten, sondern deren nuancierte Aussage. Die entscheidende Differenz zur Sättigungsannahme liegt in der Geometrie des Signals im hochdimensionalen Aktivitätsraum: Das Stimulus-Signal erstreckt sich offenbar auch in Dimensionen, die insgesamt weniger variability tragen – in ruhigeren, niedrigvariablen Aktivitätsmoden. Wenn das Signal in solche subdominanten Moden hineinreicht, bleibt trotz korrelierter Schwankungen genügend „entkoppelbarer“ Raum für zusätzliche Information, solange man die Population weiter wachsen lässt. Mathematisch wird das über Subsampling-Bedingungen mit abgeleitet, und am Ende liefern die Autoren eine konsistente Erklärung, warum die erwartete Bound-Logik nicht robust genug ist, um eine Untergrenze für die Informationszunahme zu erzwingen.
Für die praktische Relevanz ist vor allem der Transfer von Theorie zu Systemdesign spannend. Die Forschenden argumentieren, dass ihr Rahmen eine universellere Theorie für den Informationsaufbau in komplexen, stochastischen Netzwerken beschreibt – und nennen damit Anknüpfungspunkte für neuromorphe Hardware, verteilte KI-Architekturen und „quantum-adjacent“ noisy computing. Der technische Nutzen ist dabei nicht nur abstrakt: In vielen Realisierungen – etwa bei großen Netzen mit begrenzter Kalibrierbarkeit oder bei Schaltkreisen, in denen Rauschquellen nicht unabhängig sind – ist „fehlertolerantes“ Skalieren ein Designziel. Das biologische Beispiel liefert hierfür ein Bild: Selbst wenn Fehlerquellen nicht perfekt geglättet werden können, kann das System dennoch weiter Präzision aufbauen, wenn die Nutzinformation in hinreichend vielen unabhängigen oder zumindest ausreichend verschieden ausgerichteten Aktivitätsdimensionen codiert ist. Für Ingenieurinnen und Ingenieure bedeutet das: Architekturentscheidungen müssen nicht nur die Stärke von Störungen betrachten, sondern vor allem deren Modenstruktur und Ausrichtung relativ zum Zielsignal.
In den nächsten Schritten dürfte die spannende Frage weniger lauten, ob „gemeinsames Rauschen“ prinzipiell schadet – es bremst offensichtlich die Informationsakkumulation –, sondern wie man in technischen Systemen die relevanten Achsen identifiziert, die auch bei wachsender Einheitengröße weitertragend bleiben. Methodisch bietet der Ansatz eine Brücke zwischen Datenauswertung und Modellbildung: Wer die Potenzgesetze für Rauschverteilung und Signal-Rausch-Ausrichtung in eigenen Umgebungen reproduzieren kann, erhält eine belastbarere Prognose zur Informationsskalierung. Die Ergebnisse sind in der Open-Access-Veröffentlichung in Science Advances dokumentiert, mit dem DOI 10.1126/sciadv.adz9632. Damit verschiebt sich der Fokus der Diskussion in der sensorischen Neurowissenschaft vom „harten Limit“ hin zu einer feineren, geometrisch begründeten Beschreibung dafür, wann und warum Information trotz korrelierter Schwankungen weiter wächst.
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