Neuronale Netze in der Chemie

Die Leistungen des menschlichen Gehirns haben seit jeher fasziniert und Anlaß gegeben, ihre Grundlagen zu erforschen. In den letzten fünfzig Jahren wurde eine Reihe von Modellen entwickelt, die Teilfunktionen des Gehirns nachvollziehen sollen. Die parallel dazu verlaufende Entwicklung von Computern ging ganz andere Wege. Dies hat zur Folge, daß die derzeitigen Computerarchitekturen und Betriebssysteme sowie die Programmabarbeitung sehr wenig mit der Informationsverarbeitung im Gehirn gemeinsam haben. Gegenwärtig findet eine Rückbesinnung auf die Leistungen des Gehirns statt, und die Modelle für die Informationsverarbeitung im Gehirn wurden in Algorithmen gefaßt und breit zugänglich gemacht. Zentraler Bestandteil dieser Gehirnmodelle, der neuronalen Netze, ist eine Informationsverarbeitungseinheit, das Modell eines Neurons. In einem solchen künstlichen Neuron werden recht einfache mathematische Operationen ausgeführt; die Leistungsfähigkeit eines neuronalen Netzes kommt erst durch das Zusammenschalten vieler Neuronen in einem Netzwerk zustande. So wie die einzelnen neuronalen Netze verschiedene Leistungen des Gehirns nachvollziehen, so können sie auch zur Lösung unterschiedlicher Problemtypen eingesetzt werden, zur Klassifikation von Objekten, zum Modellieren funktionaler Zusammenhänge, zur Speicherung und zum Rückruf von Information sowie zur Abbildung einer Menge von Daten. Dieses Potential bietet auch für chemische Informationen viele Verarbeitungsmöglichkeiten; die bisherigen Anwendungen überstreichen bereits ein weites Feld: Analyse spektroskopischer Daten, Vorhersage von Reaktionen, Kontrolle chemischer Prozesse und Analyse elektrostatischer Potentiale stehen stellvertretend für viele andere Anwendungen.